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突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底
当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
AI能自己打红警了！经济拉满零交战惨遭打脸，玩家笑疯
Hugging Face推出OpenRA-RL，将《红色警戒》改造成大模型的Agent训练场，50个MCP游戏工具全量暴露，25Hz实时状态流推送，打通三条训练路线，原生接入OpenEnv生态。实战中，Agent经济满分但战斗零分。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
全球首个世界统一模型发布，机器人家庭成员来了！
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B，它打通视觉、听觉等模块，让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力，通过真实家庭数据形成数据飞轮，助力其融入家庭。
超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。