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Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架，机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练，文中还介绍安装设置、使用指南等内容。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
瓦卡奖AI视觉创意大赛·从人工智能专家跨文化对话到全球AI厂商的竞技
10月17 - 19日，第二届瓦卡奖AI视觉创意大赛在深圳举行。期间AI全球视觉工作坊汇聚专家探讨AI与艺术融合，竞技日集结全球AI视频厂商民间团队参赛。大赛还发布国内首部《AI视觉创意应用蓝皮书》。
多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。
7B模型对标GPT-4o，全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。
AI打通第一/第三人称视觉，跨视角视觉理解新SOTA｜ICCV 2025 Highlight
INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。
超越RAG和DAPT！华人团队新研究引热议：即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。