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开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
OpenAI公开62页核心手稿！AI连破十大「菲尔兹奖级」难题
OpenAI公开62页核心手稿，展示GPT对十大「菲尔兹奖级」数学难题的完整推演，涵盖高维球体堆积、非sofic群构造等。仅花2000美元Token成本，引发全网热议，被指或为GPT - 6，强化学习大佬称像“奇点前夜”。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
Anthropic联创公开劝退套路码农！94%编程将被接管，去学点哲学吧
Anthropic联创Jack Clark在峰会上称大学生应避开「套路化编程」，未来需跨学科综合、分析思考能力。Anthropic雇哲学家训练Claude，工程师工作转向管理AI智能体，AI接管编程趋势明显。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人
2025年成AI智能体元年，国务院提出目标，市场规模爆发增长。但企业部署面临“效能黑箱”，智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现公开征集起草单位和个人。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
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。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。