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AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型

该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。

新智元报道，硅谷科技巨头将AI注入基督教领域，出现如「Text with Jesus」等App。信仰交互变即时亲切，神成算法打造的伴侣。但也有争议，如算法妥协、恶魔付费解锁等，这像数字巴别塔，挑战传统信仰。

近日，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资，资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补，突围逻辑是All in人类原生数据，自研采集方案，走“模型驱动数据”路径，定位“大脑驱动公司”。

2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。

谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造「通用科学人工智能」AlphaEvolve，打破矩阵乘法领域56年效率基准，将4x4矩阵乘法标量乘法次数从49次降至48次，还在谷歌内部加速了运算、缩短训练时间。文中介绍其原理与技术。

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。

近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。

4月13日生数科技发布视频大模型Vidu Q3，在SuperClue榜单断层登顶。它从‘生成视频’转向‘驱动剧组’，升级后能嵌入内容生产流程，实现‘万物可参，声画同出’，在多赛道表现亮眼。

明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。