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GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
RAG新王：AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息，RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案，有 4 个模块化组件，在 6 个数据集上刷新 SOTA，解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
苹果端侧AI两连发！模型体积减半、首字延迟降85倍，iPhone离线秒用
苹果在Hugging Face放出FastVLM与MobileCLIP2两条多模态主线。前者主打「快」，首字延迟压到竞品1/85；后者突出「轻」，体积减半。模型和Demo已开放，开发者可集成开发。
AI 教父辛顿最新对话：超级智能诞生之后，我们唯一的生路是当“婴儿”
在大模型热潮下，“AI 教父”杰弗里·辛顿接受采访，剖析神经网络奥秘，分享对 AI 未来构想与忧虑，包括五年内超级智能诞生可能、人机共存方案，还谈及监管、就业影响等问题。
开源复现o3图像思考！快手让AI不再被动看图，模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式，构建技术方案，赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源，拓展多模态模型工具使用与决策水平，在基准测试中性能提升显著。
首个3D动作游戏专用VLA模型，打黑神话&只狼超越人类玩家 | ICCV 2025
淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA，已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令，在战斗理解准确率和执行速度上表现优异，还构建了评测基准等。