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从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
真碾压Sora了！谷歌Veo 3首次实现音画同步，视频模型直接「开口说话」
谷歌正式发布Veo 3，它能生成高质量视频，还能理解原始像素，自动生成与画面同步的对话、多种音效。得益于DeepMind的V2A底层技术，其音画合成功能领先。虽有时长和使用门槛限制，但已足够震撼。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
星海图创始人高继扬：具身智能三层技术路线，没有捷径可走
星海图在第一届全球开发者大会上，展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划，发布新一代VLA基础模型G0.5并开源，还联合发布创业孵化项目「星途计划」，探索三段式商业模式。
当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。
500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。
李飞飞又被超越了？百万「普通视频」打造通用4D世界模型！
全行业为昂贵多视角数据发愁时，中科院和CreateAI推出NeoVerse，用百万单目视频打开4D世界模型大门。它抛弃多视角数据和离线预处理，解决扩展性瓶颈，在重建速度、生成质量等方面表现出色，有丰富下游应用。