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让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
刷榜多元时序预测，性能波动0%！打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域，长期存在通道依赖（CD）与通道独立（CI）路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架，结合时空解耦架构与置换不变正则化策略，解决范式矛盾，取得优异效果。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
辛顿高徒压轴，谷歌最新颠覆性论文：AGI不是神，只是「一家公司」！
2025年12月19日，谷歌DeepMind发布论文《分布式AGI安全》，提出AGI可能是“拼凑型”，由众多专才模型组成，在经济上更划算。还指出其存在风险，如默契合谋、责任消解等，并给出基于“防御纵深”原则的安全框架。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
数字人视频革命！MultiTalk开源：15秒多人对话一键生成，歌唱/卡通全驾驭！
在AI驱动的视频生成领域，创建多人对话场景是难题。MultiTalk是开源音频驱动多人对话视频生成框架，由MeiGen - AI等联合研发，输入多路音频等就能生成嘴型同步的视频，适用于多种场景。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
终于不用羡慕老外了！美团竟然做出了类似V0&Bolt的AI编程神器
美团推出零代码应用生成工具NoCode，类似V0&Bolt。它功能强大，能生成复杂网页应用，支持提示词生成、自动优化、快速部署等，还自带数据库服务，免费且无需邀请，为国内Vibe Coding带来曙光。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。