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田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
AI 模特时代到来：字节x清华推出商用级视频换装模型DreamVVT，保真度显著领先SOTA
字节跳动智能创作团队联合清华推出视频换装模型DreamVVT，基于Diffusion Transformer构建，用两阶段设计解决复杂场景痛点，支持多种输入，在保真度和时序稳定性上领先SOTA。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
Veo何止生成视频：DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战，传统评估方法有局限，前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统，经实验验证有效，展示了视频仿真评估的可行路径。
庞若鸣还有苹果论文？改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间，其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题，提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程，提升模型性能。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
第一批“首席龙虾官”，月薪6万
当下不少公司热招“龙虾官”，涵盖AI、医疗、房地产等多行业，薪资优厚。“首席龙虾官”负责推动公司AI Native转型，还有OpenClaw开发工程师等岗位，大模型、智能体技术正改变工作方式。