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ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
媲美DeepSeek！腾讯开源新版混元模型：AI Agent强化，超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B，为专家混合模型，有800亿参数，130亿激活。支持快慢思考模式，针对AI Agent强化，设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等，架构和训练有优化。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
刚刚，OpenAI发长文：找到缓解LLM撒谎的方法！
Google发布Gemini 3 Deep Think，ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》，介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等，也指出其局限。