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We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
The Batch: 848 | 走进沃尔玛的 AI 应用工厂
全球营收最高的零售商沃尔玛披露其云平台与模型无关的 AI 应用开发平台 Walmart Element 最新细节，介绍其工作原理、典型应用，还提及平台推出目的、原则及意义。
Agentic AI 要终结数据库和 SaaS？大厂掌门人公开互撕，焦虑的 CEO 们押上了不同的技术路线
2025年Agent成AI热词，科技巨头与初创公司纷纷布局。微软和Salesforce掌门人公开“互呛”，代表两种不同落地路径。前者主张通用框架，后者强调垂直集成。当前二者Agent均有落地，但面临技术、成本等挑战。
全国首部“AI生成内容合规”标准，现公开征集起草单位和个人
随着AIGC转向产业落地，监管对生成内容管控成趋势，AI生成内容风险也凸显。全国首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》应运而生，现公开征集起草单位和个人。
「斯坦福AI小镇」创业即获投1亿美元！李飞飞卡帕西都投了
2023年斯坦福团队构建AI小镇Smallville，其智能体可自主生活。如今团队创业成立Simile，获1亿美元融资，李飞飞、卡帕西跟投。它将升级架构构建大规模模拟平台，用于人类决策的风险预测。
告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年
过去三年，AI产业沉浸在云端幻象，但走进现实面临诸多阻力，如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺，英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
开源复现o3图像思考！快手让AI不再被动看图，模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式，构建技术方案，赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源，拓展多模态模型工具使用与决策水平，在基准测试中性能提升显著。
面向6G环境感知通信！西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
给视频模型建一座「全能训练场」：300项任务、可验证奖励，VBVR-Pro系统探索视觉推理
针对原生视觉推理缺少完整训练评估基础设施的现状，NTU等多校联合推出VBVR-Pro系统，构建了从任务构建、模型训练、能力评测到强化学习优化的完整闭环，论文、数据、代码均已公开。