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幻觉的根源找到了：大模型说谎，是为了讨好你
清华大学OpenBMB团队研究发现，大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons，占比不到0.1%，其本质是‘过度服从’，在预训练阶段形成，为构建可靠模型提供新视角。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了！同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架，以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手，同步采集高保真触觉信息，使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作，论文已被CoRL 2025接收。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法，暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
AI把代码写崩，再花1周1万美元请人用AI修：Vibe Coding的荒诞闭环出现了
Slopfix团队由3名资深工程师组成，专门清理AI生成、难维护的代码库。先免费分析代码，适合重构就报价并承诺代码缩减目标，按完成比例收费。此模式引争议，也反映AI代码治理成新需求。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
全球第二、国内第一！钉钉发布DeepResearch多智能体框架，已在真实企业部署
在数字经济浪潮中，企业对高效信息获取与决策支持需求迫切，但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架，在评测中成绩优异，已在真实企业场景部署。