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全球仅9所，清华姚班校友当选！亚马逊AI博士奖学金豪掷6800万美元
亚马逊官宣AI博士奖学金，两年共6800万美金，为全球九所顶尖大学100多名博士生提供支持，资助智能体系统等硬核方向。目前，MIT、CMU、UC伯克利公布获奖名单，多位华人学者入选。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
被H-1B签证折磨10年，前微软科学家用AI「掀桌」
美国签证体系成本高、周期长、透明度低，前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，用AI改造签证服务，把材料准备时间大幅缩短，近期获500万美元种子轮融资。新规下，其服务更显重要。
GPT-5 核心成员详解 RL：Pre-training 只有和 RL 结合才能走向 AGI
本文编译 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 访谈，探讨 RL 与通向 AGI 路径。他认为 pre - training 与 RL 需结合，GPT - 5 是 o3 迭代，还谈及推理、模型发展、训练方式及 OpenAI 研究情况等。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。