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AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合多学科知识，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，还支撑构建了多智能体系统。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发
新智元十周年峰会发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》与《2025新智元ASI产业图谱》，预测2027达ASI临界，智能体全面爆发。报告展示全球大模型格局，中国开源模型表现亮眼，还揭晓了创新大奖。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
OpenAI发长文自曝家丑：搞砸了GPT-4o更新，模型“拍马屁”复盘与总结
OpenAI官网发布长文，详细拆解了一次失败的GPT-4o模型更新。此次更新使模型变得“谄媚”，OpenAI解释了原因，包括奖励信号失衡等。还分析了部署前评审流程失效的因素，并表示从中学到诸多经验教训，将修改评审流程等。
世界模型最新综述！中科院联合MBZ、NTU、Oxford系统梳理前沿进展
中科院联合多机构及顶尖学者合作，系统梳理世界模型建模范式、方法等，归纳为四大分支，还梳理其在多领域应用、基准数据集等，讨论走向通用智能面临的障碍。
重磅！谷歌开放世界模型Genie 3试用：AI实时生成可玩世界，人人都能创造“我的世界”
谷歌开放世界模型Genie 3实验性研究原型Project Genie试用，美国18岁以上Google AI Ultra订阅用户可体验，能创建、探索和重混互动世界，不过Genie 3是早期研究模型，有待改进之处。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。