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React 被指“沦为 Vercel 打工仔”，力推框架只为圈钱？核心成员亲自下场回应却遭群嘲

近日，React 生态核心参与者 Mark Erikson 分析其现状及争议。外界质疑 Vercel 主导 React 发展，他认为是 React 团队主导 Next.js，且 RSC 需与框架集成，社区对框架使用也有分歧。

港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。

香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收，这是该领域首个全面系统综述，指明语音 AI 未来方向，还剖析技术架构、训练策略等。

阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。

深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法，将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间，解决传统难题，能实现高效生成与平滑插值，相关代码已开源，在多领域有应用前景。

何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。

OpenAI研究副总裁剧透GPT - 5将整合Codex、Operator等产品。团队分享Codex详情与未来计划，回应10大问题，如语言选择、运行方式等，还将推免费API积分，发布了Codex上手指南。

2026年初，Harsh Mehta和Behnam Neyshabur离开Anthropic，在旧金山注册Mirendil，6月25日公司亮相并完成2亿美元种子轮融资。团队来自四家顶尖机构，目标是构建自主处理AI研发问题的系统，降低AI研发门槛。

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。

近年来，人形机器人研发从行走转向复杂操控，但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型，让机器人预判触觉，在 5 项任务上成功率提升 90.9%，部分代码开源。