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ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。
世界模型迎来因果升级：CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制
Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。
YOLOv8-SST：水面小目标检测极致改进，降低漏检
浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法，针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验，该算法提升了检测精度，推理速度也能满足实时需求，还给出了实战代码。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
AI创业，已经没有“出海”这个词了丨量子位沙龙
量子位举办「聊聊出海应用、场景与渠道」沙龙，实战派分享AI出海生存逻辑，涉及搞钱、降本、捷径等方面。指出AI出海下半场是“去AI化”，用户更关注能否解决问题。还介绍了各企业负责人观点与经验。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
不卷速度卷验证，陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格
陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，在基准测试中表现优异，超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强，在科技金融等专业领域也表现亮眼，还能承担真实长链条智力任务。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。