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GPT-5.2发布即降智？背后华人被挖出，清北校友核心贡献
OpenAI发布GPT - 5.2，官方称其基准测试碾压Gemini 3 Pro，擅长完成有经济价值任务。但发布后实测有翻车情况，也有提前测试者称其很强。此外，背后多位核心贡献者为华人，如北大校友Yu Bai等。
不用头显也能看3D：清华团队把裸眼3D视角扩大到150°
清华大学戴琼海、吴嘉敏团队在 Nature Photonics 发表研究，提出“超斯涅尔扫描光场显示（SSS - LiD）”方案，在 150°超宽视角下实现高分辨率裸眼 3D 显示，还分析了裸眼 3D 技术的商业化前景。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」？清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现，先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%，含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词，构建识别模型，还能由词表污染估计数据污染，为语料治理提供方案。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
空间智能新高度：港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon，突破现有模型处理能力瓶颈，可实现万帧级场景表征抽取与定位重建，在多数据集上表现优于现有方法。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
智能体工程的隐形技术债：10分钟造出一个 Agent，公司却要为它养一个平台团队
如今构建智能体容易，但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块，分析各模块隐性技术债务，并指出不同阶段债务表现，还提及应对措施及相关会议推荐。