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MMAR与AudioTrust技术解读，音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
李飞飞团队新作：DiT不训练直接改架构，模型深度减半，质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术，可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练，替换算子创建混合架构，保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。
首创TTFA指标！港大团队开源FASTER，让VLA模型真正实现「即刻响应」
港大团队提出FASTER，重新审视动作分块策略的反应延迟问题，提出快速动作采样方法。它即插即用，已开源。通过Horizon - Aware Schedule等创新，降低TTFA、提高闭环频率，实验显示能显著提升VLA反应能力。
2 天斩获 3.5K 标星！GitHub 惊现神器！一个二进制文件把 DeepSeek V4 搬进终端
GitHub上的DeepSeek TUI项目开源两天获3.5K Star，它把DeepSeek V4模型搬进终端成编码智能体，有原生RLM并行推理等亮点，提供多种安装方式、支持多提供商，适合终端开发者。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
被锁死的想象力：当AI成了科研本身，人类只能是观众
新智元报道，Steve Newman指出，我们对未来想象力或被锁死，AI一旦跨过「适应性阈值」，将进入「不可认知时代」。他提出「谷神星实验」，揭示AI超越人类节奏后，人类社会不再是必经之路等残酷真相。
GPT-5 核心成员详解 RL：Pre-training 只有和 RL 结合才能走向 AGI
本文编译 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 访谈，探讨 RL 与通向 AGI 路径。他认为 pre - training 与 RL 需结合，GPT - 5 是 o3 迭代，还谈及推理、模型发展、训练方式及 OpenAI 研究情况等。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
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。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld：让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文，构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld，并提出基于状态的函数调用（SFC）方法。实验显示，SFC大幅提升任务执行准确率和效率，还构建了Vehicle Benchmark进行评估。