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知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench，从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务，设四维度评估指标，测10款模型，发现模型程序性推理等能力不足。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
世界模型和具身大脑最新突破：90%生成数据，VLA性能暴涨300%｜开源
国产世界模型玩家获突破，VLA模型性能涨300%，90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架，在多方面优化，经对比性能领先，还验证其生成数据对具身任务的提升作用。
王梦迪、丛乐团队Science Earth：当组织本身开始涌现，全球科学能力第一次在同一张网上互相发现
王梦迪、丛乐团队在arXiv发布预印本论文，推出面向AI原生科学发现的行星级操作系统Science Earth，它能连接全球科学能力。文中通过两个案例展示其作用，并介绍协调内核EACN，还公开了论文、代码与网络。
10人团队千万融资，这个原生AI产品要做“人人可用的数据Agent”丨对话ChatExcel
ChatExcel是国内首款原生AI DataAgent，专注自然语言对话处理分析数据。其不到10人团队获近千万融资，定位平民化数据产品，核心是多模型结合，已近百万用户，正拓展海外市场。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
国内第一视角数据最早押注者，北大卢宗青：隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径，创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线，成本低、推理快，还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。