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大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
无需训练，即插即用：西湖大学发布世界模型WorldForge，让普通视频模型秒变「世界引擎」
自Sora亮相，AI视频可控性成瓶颈。西湖大学AGI实验室团队提出WorldForge框架，在推理时为视频模型注入「时空几何」，无需训练，实现单图360°环绕视频生成和视频重运镜等，降低创作门槛。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA，支持音视频 Token 跨模态交互，引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示，它用约 190 万条数据就达先进水平。
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布：从零开始预训练，几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas，可原生处理多类型数据，有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点，以及 World Labs 收购、融资等情况。
Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。
一句话生成无限逼真3D场景！匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳，且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架，用LLM Agent迭代优化和聚类策略，可按需生成3D场景，还能精准定位大模型空间推理缺陷。