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北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
Meta再推WorldGen，简单一句话，竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen，可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术，能生成50×50米完整纹理化场景，保持风格与几何一致。虽处于研究阶段，但成果可兼容主流游戏引擎，有降本增效潜力。
Agentic 应用时代，Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战，从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案，还介绍各组件监控接入步骤及实践指南，最后提及 Qwen - Image 生图优势。
用155万模拟视频给模型上课！GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境，现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学（广州）联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE，其在零样本设置下超越14个主流模型，全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
AI越会思考，越容易被骗？「思维链劫持」攻击成功率超过90%
独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现，思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列，能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上，对多模型攻击成功率超90%，揭示思维链推理存在新安全漏洞。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。