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V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
推理之父走了！OpenAI七年元老离职：有些研究这里没法做
新年伊始，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职，他是编程和两大核心技术路线奠基者，攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走，OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
一家智能眼镜公司，为什么非要自研AI大模型系统？｜甲子光年
智能眼镜要么不够智能，要么不像眼镜，李未可科技CEO茹忆认为AI要成第一响应者。该公司推三款AI眼镜，搭载自研系统。其自研AI大模型系统，是为交付难复制AI体验闭环，解决通用API不足等问题。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。
AI水论文封一年，署名连坐！arXiv最严新规来了，陶哲轩附议
arXiv计算机科学版块主席公布新规，上传AI水论文被查实者封禁一年，后续投稿须先同行评审。若有未核查LLM生成内容证据，署名作者连坐。陶哲轩附议，指出论文生成易、消化难，新政方向正确，但治不了学术‘争先为首’病根。
从工具到生命形式：OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播邀业内专家探讨 OpenClaw 落地难点。专家认为，这波 Agent 热潮验证了复杂工作可被系统承接，也指出 OpenClaw 虽非生产级产品，但推动了全民 Agent 浪潮，同时探讨了模型与编排层结合、记忆系统等问题。