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Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题

LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。

奥特曼接受采访时预测，到2030年AI将全面超越人类，届时或诞生攻克量子引力难题的超级智能。他认为人们应关注任务变化，人类关怀有存在价值，且AI要与人类价值观对齐。同时，OpenAI开展巨额算力基建。

北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。

新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。

文章指出，为解决重复开发AI助手的效率问题，智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案，打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案，还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等，最终落地“助手工厂”产品。

瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。

腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark，公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计，论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果，还对比了现有工作。

AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。

近日，香港大学MaRS Lab张富副教授团队研发的FAST-LIVO2获IEEE TRO傅京孙纪念最佳论文奖。该论文由华为天才少年郑纯然一作，提出新的SLAM技术思路，项目开源受关注，相关技术也在向产业延伸。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。