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NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
自写驱动越狱！Gemini 3 Pro零败绩通关宝可梦：效率碾压前代8倍「Agent进化太快了」
在全自动《宝可梦 水晶版》对决中，Gemini 3 Pro击败Gemini 2.5 Pro，通关速度至少快2倍，前代或慢8倍。它还展现出诸多能力，如自写驱动绕过限制等，但也存在不验证假设等局限。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
清华开源首个股票k线大模型
清华开源首个股票K线大模型Kronos，是专为金融市场K线序列预训练的模型，处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架，有安装、预测步骤，还有批量预测方法，项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。