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谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法，暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta！清华北大浙大中科大校友各一位，多模态后训练、感知团队负责人全走了
扎克伯格从奥特曼手里挖走4名OpenAI华人顶尖AI人才，包括中科大、浙大、清华、北大校友各一位。OpenAI或提高薪酬留人，人才争夺战成本升高，这也是开源与闭源阵营的交锋。
让AI当「动作导演」：腾讯混元动作大模型开源，听懂模糊指令，生成高质量3D角色动画
3D角色动画创作面临成本高、数据稀缺等问题。腾讯混元团队研发的混元Motion 1.0动作生成基础模型于2025年12月30日开源，通过全链路算法创新，为3D角色动画生成确立新技术范式。
扩散模型自引导新范式：直接交换token就能变强！ | CVPR‘26 Oral
上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。