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穿越100年前打造的AI，不知道二战和互联网，却从几个例子学会了Python

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。

清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。

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。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。

Google I/O 2025 开发者大会上，Gemini Diffusion 引发关注，它是采用扩散模型的语言模型。此前已有团队探索扩散式 LLM，如斯坦福、上海 AI 实验室等。蚂蚁集团和人大推出 LLaDA，后发展出多模态模型，国内团队跻身前列。

8月25日，Google Cloud发布Gemini Enterprise for Legal面向律所和企业法务团队开放预览。它想解决让模型进入律所现有工作系统，不打乱权限等规则的问题，通过MCP连接系统并继承权限，还组织各方合作。

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。

苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。

南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。

谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。