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10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
腾讯ARC Lab和香港城市大学推出Video - Holmes，这是视频推理界的‘福尔摩斯测试’，能展现多模态大模型复杂视频推理能力的边界，规避现有Benchmark痛点，测试中所有大模型全部不及格，代码已开源。
Jeff Dean：一年内 AI 将取代初级工程师，网友：“Altman 只会画饼，Jeff 说的话才致命”
谷歌传奇工程师 Jeff Dean 在访谈中预测，一年内将有具备‘初级工程师’能力的 AI 系统。他还谈到 AI 发展方向、智能体潜力、大模型格局等，也提及硬件重要性及 AI 在科研领域的影响。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队：组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。
三金，又是中国队！全球机器人视触融合挑战赛揭榜
ManiSkill - ViTac 2025视触觉融合挑战赛揭榜，全球42支团队参赛，中国两家具身初创公司包揽三金。该赛事聚焦视触觉融合技术，为机器人行业搭建从实验室到现实应用的桥梁，推动相关算法和硬件进步。