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大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion

上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

近日，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布端到端VLA具身基础模型GigaBrain - 0，这是国内首个用世界模型生成数据实现真机泛化的模型，后续将全面开源，能完成复杂操作，实验成功率超SOTA方法。

北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove，首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务，构建数据集与创新框架，在多指标领先，代码与模型已开源。

现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力，在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上，港科联合SnapResearch提出ThinkDiff，以较少资源让扩散模型有思考能力，开辟多模态理解生成新路径。

目前人工智能为飞机概念设计提供方案，但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法，开发原型系统，实验表明LLMS有相当设计能力，该方法可降成本、提效率。

华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案，仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩，保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight，已加入昇腾ModelSlim工具包。

随着AIGC技术进步，故事可视化引发关注。阶跃星辰携手上科大、西湖大学提出ViStoryBench可视化评估框架，通过构建多元化数据集、建立多维度评估指标，对超20种技术方案评测，为行业发展提供评估工具。

TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能对长视频序列重渲染，减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战，性能优于现有技术，论文与代码已开源。

具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。