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不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
首个长程Doc2Repo训练集！代码Agent不止修bug，开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集，专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据，为代码智能体长程能力训练提供支持，实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
亿点点新融资砸向具身智能：斯坦福华人团队，首创“自适应机器人”品类
具身智能火热，非夕科技完成C轮亿级美元融资，由咏归基金、广发信德联合领投。该公司由斯坦福大学相关成员创立，首创“自适应机器人”品类，此轮资金用于扩产、研发及生态拓展。