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ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。
GAIR 2025 世界模型分论坛：从通用感知到视频、物理世界模型的百家争鸣
第八届GAIR全球人工智能与机器人大会世界模型分论坛上，五位青年学者围绕世界模型展开精彩演讲，话题涵盖通用感知、三维技术等。他们的研究为世界模型领域带来不同启发，目前该领域研究尚处起步阶段，共识未形成。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
“Skill 不就是长一点的提示词吗？”
文章回应了对'skill是长提示词'的质疑，指出差异在于提示词配套的是ChatBot还是Agent。ChatBot只能对话，Agent能调用工具干活。Skill可渐进加载，具可复用、组合、迭代等优势，是提示词工程化封装。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库，提供高性能且可扩展的API，可用于AI场景。文章从源码入手，分析其流式执行原理，包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节，还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
没有生物学背景，靠ChatGPT和AlphaFold，他为爱犬定制了全球首支个性化癌症疫苗
澳大利亚程序员Conyngham的爱犬患癌，他无生物学背景，靠ChatGPT和AlphaFold分析数据，经多番尝试，让教授定制全球首支为狗设计的mRNA个性化癌症疫苗，部分肿瘤缩小一半。
姚班传奇陈立杰入职OpenAI！16岁保送清华，30岁拿下UC伯克利助理教授
最新消息称姚班大神陈立杰加盟OpenAI负责数学推理。他16岁保送清华，30岁成UC伯克利助理教授，长期从事理论计算机科学研究，近期聚焦扩散语言模型。
从写清 Spec 到看懂功能：在 Session 历史中使用 Routa 重建需求全景
文章指出在AI Coding中，Spec负责定义需求起点，大量实现走向内容留在Agent的session历史里。介绍了如何通过Feature Explorer将Spec和Session历史重新组织，让Agent基于功能证据分析，使项目保持整体性。