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RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
颤抖吧，Bug！OpenAI放出GPT-5「夜行神兽」，命中92%漏洞
OpenAI推出用GPT - 5找修安全漏洞的智能体Aardvark，处beta测试阶段。它开创‘防御者优先’范式，实战识别漏洞率达92%，能强化安全体系。其工作原理独特，与传统技术不同。
OpenAI 推出 GPT-5 驱动的安全卫士Aardvark：Codex 绝佳搭档
OpenAI推出由GPT - 5驱动的自主安全研究智能体Aardvark，用于软件安全保障。它能持续分析代码仓库，识别并修复漏洞，目前在内部及合作伙伴代码库效果良好，正处私有测试阶段。
专访丨华人大三学生创业教育 Agent，获赵长鹏 1100 万美元种子轮
硅谷华人大三学生创立的教育类 AI 产品 VideoTutor 完成 1100 万美元种子轮融资，由赵长鹏家办 VC 领投。这是面向 K12 学生的 AI 教育 Agent，能一键生成专属教学视频。文中还探讨了其功能、优势及团队发展规划。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
机器人连续叠衣120分钟！仅用0.9B参数实现五大SOTA｜清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型，仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。