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超越谷歌Banana，字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。
领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%
Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单，世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4，它以多智能体为基本单位，具多种核心能力。采用新预训练架构，引入 Masked Agent Modeling，用共享隐式世界状态带来新协同范式，还在多权威榜单领先。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
让机器人学会「预判接触」：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文 “TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在真机验证中性能优异。
突破显存瓶颈：基于 DeepSeek-V3.2-Exp 的 Latent Cache 卸载预取方案设计与模拟验证
百度百舸AIAK团队针对DeepSeek-V3.2-Exp，设计基于Latent Cache的卸载预取方案ESS。该方案解决显存瓶颈，提升Decode吞吐并降低成本，经模拟验证效果显著，未来将拓展应用。
对话蚂蚁灵波首席科学家沈宇军：2万小时真机数据，用“慢功夫”做具身智能｜甲子光年
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军接受专访，称具身智能处于‘GPT - 1时刻’。团队选‘慢’路，积累2万小时真机数据，发布四个具身智能模型并开源。介绍模型架构、优势、问题及未来计划，还谈了开源考量等内容。
让机器人学会“预判接触”：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。