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机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
3晚攻克世界数学难题，黑洞方程秒解！OpenAI：AI正让科学加速100年
2026年，AI成科学家新战友。数学家Ryu用ChatGPT三晚攻克优化难题；物理学者Lupsasca用GPT - 5 Pro 18分钟重现黑洞隐藏对称性；OpenAI为生物领域构建GPT - 4B Micro助力攻克难题。OpenAI称科学加速时代来临。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
刚刚，2025哥德尔奖出炉！破解30年难题，十年论文摘桂冠
2025年哥德尔奖揭晓，康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman凭借2016年论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》获奖。论文构造显式双源提取器，解决近三十年难题，还建立伪随机性研究子领域联系。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
腾讯AI Lab 提出解耦推理新框架，破解IMO 数学难题
腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架，解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题，成功解决5道IMO难题并开源成果。
MIT教授绝望：OpenAI攻克的千禧年难题，人类已经看不懂了！
本文报道OpenAI攻克千禧年数学难题纳维-斯托克斯方程事件，探讨AI生成证明超出人类认知上限的现状，剖析AI对传统科研范式、学术体系的冲击与伦理困境
清华姚班大神陈立杰，联手00后逆向破局！颠覆50年计算机难题
50年来，顶尖科学家死磕「旅行商问题」等计算机复杂性难题无果。清华姚班陈立杰等人在《Reverse Mathematics Below the Turing Jump》论文中，采用「逆向数学」方法，发现许多理论底层逻辑等价，颠覆千年思维范式。