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英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍

英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。

CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。

文章指出AI系统需要设计模式，如GoF塑造软件设计，云计算引入新模式，机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式，含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等，并举例说明。

作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。

北大出身的创业团队元空智能，提出大模型静态互联网数据红利见顶，端侧是下一轮能力跃迁核心，重新定义端侧AI为「模型×Agent×设备」，发布Boxer端侧模型与两款Agent产品，其端侧AI已拿下惠普商务电脑预装，实现规模化落地。

2026年7月6日，第43届国际机器学习大会（ICML 2026）在韩国首尔开幕，投稿规模与录用总数破纪录。会上，清华黄高团队论文获杰出论文奖，指出扩散语言模型“灵活性陷阱”；还有多篇论文获荣誉提名，另有立场论文、时间检验奖等揭晓。

近期马斯克参与近3小时对话，探讨太空数据中心、人形机器人等话题。他认为地面电力扩张难，太空是AI部署的经济选择，预计五年后太空AI量超地球。还指出未来公司形态是纯AI和机器人，中国制造业强且工作投入高。

12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。

Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。

深夜 Meta 重大更新，上线 SAM 3D、SAM 3。SAM 3D 含物体与场景重建、人体形状与姿态估计两模型，能将 2D 图转 3D 重建结果。SAM 3 可检测、分割与跟踪图像视频物体。Meta 开放模型权重与代码，推体验平台。