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一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。
训练时间减半，性能不降反升！腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO，结合SDE和ODE，简化MDP优化流程，提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%，MixGRPO - Flash再降71%，效果和效率优于DanceGRPO。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral，参数24B，能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出，针对真实GitHub Issue训练，在SWE - Bench Verified测试中表现出色，还可与All Hands AI框架配合。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。