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头号玩家照进现实！NTU发布世界模型交互新范式，攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，实现闭环持续交互，基于单目视频全自动标注，为AR、机器人交互铺路。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
博士生，当代最穷科研民工？Nature最新调查：不涨工资，我们就跑路了
Nature公布对全球3785名博士调查，结果喜忧参半：满意度回升，但薪酬与指导拖后腿；AI使用普遍，不过多数人不信任其输出结果；骚扰与偏见问题严重，心理健康告急。
创智&交大发现AI能动性新规律, 78样本胜GPT5实现软件+科研自动化
上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队发现AI能动性新规律，LIMI仅用78个样本就超越GPT - 5达14.1%，提出能动性效率原则，即AI能动性不仅源于数据丰富性，更来自战略性构建，为AI系统开发开辟新路径。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果，揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法，还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
微信技术架构部斩获CVPR 2025大赛冠军，攻克AI图文匹配评估难题
微信WXG技术架构部IH-VQA团队在CVPR2025大赛夺冠，首创iMatch图文匹配质量评估方案。文中介绍赛事背景、规则，团队通过双模型驱动等策略获胜，还构建iMatch-Benchmark评估主流T2I模型。
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先
南洋理工大学NTU S-Lab团队提出DynamicVLA，解决主流VLA模型在动态场景下反应迟缓等问题。它从多层面设计，构建自动化数据体系和DOM Benchmark，在实验中多维度领先。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。