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迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
1句话高质量生成游戏3D动作，北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask：基于检索增强生成的Text - to - Motion框架，集成三项关键创新。在标准基准测试上，相比RAG - T2M，在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
如何在不牺牲生产力的情况下构建安全软件
安全与开发效率常冲突，Dorota Parad 在 QCon 旧金山大会分享构建安全软件之道。她主张减轻漏洞影响，抵制阻碍生产力的安全要求，与安全团队合作，还提及 BLISS 框架、CI/CD 管道增强安全等。
“看懂”指令并做动作！Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能，但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架，融合“思维链”机制，能分解指令、优化动作合成，虽有不足，但在测试中表现优于主流方法。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
AI鸿沟正在拉大！OpenAI报告揭示：不用AI的企业将被淘汰
12月8日OpenAI发布2025年报告，基于百万级企业客户数据，揭示企业AI使用量爆发式增长，重塑全球商业流与组织架构。不同行业、地域加速渗透，同时企业和员工间AI鸿沟也在拉大。