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稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow

本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。

近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。

小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统FireRedChat，可将半双工链路升级为全双工，提供级联与半级联服务，在多指标领先，让AI有“人感”。

Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI，还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等，指出AI创造力不足等局限，也提及旗下公司在制药等领域突破。

在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战，投资时“团队”是关键，中国智能制造在多领域有成长空间，创业者要内修能力、外抓需求。

最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。

本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。

文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。

近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。