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大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
OpenAI首席科学家访谈被紧急制止！有些名字现在不让说了……
OpenAI首席科学家访谈时被要求禁止透露重要员工名字，因Meta常挖人。GPT - 5将发布，奥特曼谨慎应对。此外，还介绍了OpenAI研究方向、瓶颈，以及其他公司在挖人大战中的举措。
浙大校友打造AI代码测试神器，零代码零bug，30分钟创建网站
浙大校友打造的智能测试平台TestSprite 2.0，零代码零bug，30分钟创建网站，能让AI写代码准确率从42%跃升至93%，还可自动生成测试报告、调试修复错误，全程无需人工干预。
DeepMind让AI当「上帝」，导演一场只有AI演员的「西部世界」
Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发，提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构，将工程师与设计师角色分开，能灵活构建多角色生成式AI系统，满足不同需求。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
南洋理工 | 推出开源版MetaQuery：OpenUni，1.1B参数媲美BLIP3-o-8B
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源，还采用两阶段训练策略，虽有局限但为多模态模型研究助力。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。