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首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
顶级工程师Karpathy的“AI革命”：一个月前还在焦虑“落后”，如今“20年古法编程习惯”被彻底颠覆，80%代码已交给AI！
顶级工程师Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，称过去20年编程方式在几周内改变，12月约80%代码交agent，自己做20%修改。Claude和Codex在2025年12月跨过‘一致性/连贯性门槛’，让agent编程可行。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相，揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间，盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”，存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此，研究院推出Mio框架解决挑战。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
入侵30家大型机构、Claude自动完成90%？Anthropic 被质疑，Yann LeCun：他们利用可疑的研究来恐吓所有人
Anthropic称发现黑客用Claude AI自动化完成90%网络攻击工作，称对网络安全有重大启示。但外部研究人员谨慎质疑，Yann LeCun等认为是可疑研究和营销噱头，专业安全人员也不认可其历史性转折说法。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
用2D数据解锁3D世界：首个面向运动学部件分解的多视角视频扩散框架
张昊等提出 Stable Part Diffusion 4D (SP4D) 框架，由 Stability AI 与 UIUC 联合完成。它能从单目视频生成多视角 RGB 与运动学部件序列，解决运动学部件分解及自动 rigging 问题，实验效果显著，被 Neurips 2025 接受为 Spotlight。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
微软AI CEO警告：我们需要警惕「看似有意识的AI」
微软AI CEO Mustafa Suleyman提出「看似有意识的AI」（SCAI）概念，它能模拟人类意识外部标志，虽无真正意识却可能让人误以为有，会带来社交、道德和法律影响，他还给出应对方案。
全新开源视频换装框架MagicTryOn
现有视频虚拟试穿（VVT）方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战，浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn，利用全自注意力机制统一时空建模，设计服装保留策略，还引入掩码感知损失。