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NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
清华大学x生数科技：从波形到隐空间，AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术，但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆，现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果，AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
一举击败Claude Code！微软提出代码生成黑科技：一键直出36K行代码
现有方法依赖自然语言规划生成仓库易失效，微软提出Repository Planning Graph (RPG)，以图谱替代文字规划。基于此的ZeroRepo框架能让仓库生成可控、可扩、可验证，在新基准RepoCraft上表现远超Claude Code。
给几何图片写标题就能让AI更聪明，UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
推荐：AI搜索增加链接展示，从谷歌people also ask到AI搜索；AI绘画从吉卜力到Nano Banana增长方法论
文章推荐两篇内容。一是Google将在AI模式增加链接展示，访谈提及AI搜索是传统搜索迭代，核心SEO原则仍有效；二是复盘Remini借热点增长的DICE模型，含数据监测、敏捷创新、创意营销和数据验证。