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北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro！北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2，相比GPT - 5.1在多实用领域更强，视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力，还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
只提升2个点？我实测Claude 4.1后，发现官方在骗人
官方更新Claude 4.1，作者实测其与Claude4、DeepSeek R1在生成UI设计图、卡片、网页游戏开发等方面的能力。结果显示Claude 4.1进步大，尤其在理解提示词和视觉设计能力上，还能精细修改多文件。
AI 颠覆的第一个职业是程序员？｜GAIR Live
文章围绕“AI颠覆的第一个职业会是程序员吗”展开讨论。嘉宾认为AI Coding尚处早期，有潜力成新工程范式。它面临“幻觉”、上下文窗口限制等瓶颈，未来开发者角色或转变为“业务翻译者”和“需求架构师”。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
DeepSeek R1 的小更新，却大有深意？
5月28日，DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级，API接口和使用方式不变，但未公布具体更新内容。从用户反馈看，语义理解、逻辑推理等能力提升，实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。