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清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。
官宣！前 OpenAI 华人科学家姚顺雨加入腾讯，大模型“系统战”开启！
12月17日消息，前OpenAI科学家姚顺雨加盟腾讯，任首席AI科学家等职。他是AI Agent与大模型推理领军人物，其加入是腾讯AI补强。腾讯还新成立三部门，标志战略向系统化工程建设进阶，混元也有不错表现。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」，一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq，搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合，降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA，成本仅为之前最优方法一半。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。