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蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
MiniMax秀了波AI视频杂技：越看越惊艳，指令遵循太强了
MiniMax发布海螺2.0版本，能处理极端物理情况，原生支持1080P，在指令遵循、生成质量达一流水平，成本效率破纪录。此前还开源MiniMax - M1，两大底层技术创新让其成果惊艳，展现研发实力。
“看懂”指令并做动作！Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能，但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架，融合“思维链”机制，能分解指令、优化动作合成，虽有不足，但在测试中表现优于主流方法。
危险？OpenAI 模型行为负责人：人类很快会进入「AI意识」，当前最重要是控制人机关系的影响
OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出，与其争论AI是否有意识，不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理，以及如何塑造模型行为，还提及未来计划。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，占用内存和计算成本显著降低。它首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化，通过H - BitLinear模块处理异常通道，实验显示其在多方面表现优异。
搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。
OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。