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攻克大模型「表格盲区」！ST-Raptor框架发布，实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题，推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型，结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺，闭源与开源差距大。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
从「能用」到「好用」：数据可视化的三个维度，你还在第一层吗？——人大提出图表创作新方式
数据可视化面临静态视觉与动态叙事挑战，如设计繁琐、动画门槛高、交互难复用。中国人民大学IDEAS Lab团队与山东大学交叉研究中心推出PiCCL、CAST、Libra，解决创作难题，还探索用大模型提升可视化效率。
0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源『书生』科学多模态大模型Intern-S1。它首创‘跨模态科学解析引擎’，在多学科专业任务上超越顶尖闭源模型，多模态综合能力领先主流开源模型。
AI还不会独自问诊，o3准确率仅为51.12%，上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示，现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳，o3准确率仅51.12%，且选择题设置无法反映其真实能力。