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DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
14万，家务机器人带回家！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相
斯坦福明星华人博士生创业机器人Memo亮相，售价2万美刀。它颜值高，能做家务，在无剪辑等的demo中有出色表现。其背后是ACT - 1模型，依赖技能捕捉手套数据训练，成本低且用户可教它新本领，预计2026年推出。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础，但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能，其判断不可靠，随着技能数量增多，系统可靠性变差，设计上需平衡灵活性与可控性。
PaddleOCR 3.0发布：OCR精度跃升13%，支持多语种、手写体与高精度文档解析
2025年5月20日，飞桨团队发布并开源PaddleOCR 3.0，适配飞桨框架3.0正式版。其提升文字识别精度，支持多文字类型和手写体识别，满足复杂文档解析需求，结合文心大模型4.5 Turbo提升关键信息抽取精度，还新增国产硬件支持。
V0 模型直接进驻 Cursor，UI 生成效果炸裂，氛围编码体验再升级。
AI 编码赛道竞争激烈，Vercel 的 V0 发布 AI 模型，可在 Cursor 中使用，还推出新工作流提升 UI 生成效果。文中介绍了 V0 特点、Cursor 设置方法及使用演示，还分析了 Vercel 自研模型的原因。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。