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AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
老黄入局吃龙虾！英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文，吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型，开放全参数权重等。
刚开源的口袋级TTS，CPU 即可多语言本地畅用，爽！
传统TTS模型对个人开发者和边缘设备不友好，最近Github上开源的Pocket - TTS仅100M参数，能在普通CPU上超实时语音合成，支持语音克隆，安装简单，适合多种本地语音开发场景。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。