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让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
首发Omni-Flow流式全模态架构，消费级显卡就能跑
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态，可在消费级显卡运行，还推出在线体验Demo等，性能表现佳，应用潜力大。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。
GPT-5被批过度炒作、性能落后，OpenAI联创揭秘其中原因：我们把它关在 “象牙塔”，和现实世界接触不够
OpenAI 发布 GPT - 5 进军企业市场，虽发布不顺利，但部分初创公司和企业客户反馈其在复杂任务表现出色、价格低廉。OpenAI 联创 Greg Brockman 揭秘 GPT - 5，称其代表‘几乎难以形容的智能’，是科研好伙伴，还探讨算力、模型训练等问题。
AI+ Kuikly：7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly，搭配 AI 开发，仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程，包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘，展示了“AI + Kuikly”的高效。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
14万，家务机器人带回家！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相
斯坦福明星华人博士生创业机器人Memo亮相，售价2万美刀。它颜值高，能做家务，在无剪辑等的demo中有出色表现。其背后是ACT - 1模型，依赖技能捕捉手套数据训练，成本低且用户可教它新本领，预计2026年推出。
世界模型迎来因果升级：CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制
Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。