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V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考，Seedance 2.0 Skill OS 深度解析！
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。
告别人工干预！KDD Cup 2026 Data Agents 赛道：定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道，由香港科技大学（广州）和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预，具备自主任务分解等能力，还推出 DataAgent - Bench 测试平台，有丰厚奖励，公布关键时间节点。
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。