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加速近5倍！北大与字节团队提出BranchGRPO，用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法，通过在扩散反演中引入分叉与剪枝，解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异，迭代时间最高近 5 倍加速。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文？使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文，提出GenMimic方法，让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集，经仿真和真实实验验证方法可行。
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
重磅！Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化，将颠覆数学与计算机科学！
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。
谷歌AlphaEvolve引发OpenAI关注：AI原创算法，正挑战人类专家界限
谷歌DeepMind推出的AlphaEvolve系统，结合Gemini模型与进化算法，能自主探索、生成并迭代优化算法代码。它优化经典算法，在多领域取得突破，其原创能力引业界关注，OpenAI研究员对此表示震撼。
谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高，谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期，一年间能耗降至1/33，碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗，还从多方面优化使Gemini能耗降低。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
SIGGRAPH 2025 | CLR-Wire：曲线框可生成？可交互？深大VCC带你见证魔法
深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法，将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间，解决传统难题，能实现高效生成与平滑插值，相关代码已开源，在多领域有应用前景。