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香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”，10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日，CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练，在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架，为AI医疗应用提供创新路径。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
千万养虾人的终极梦想！全球首个「养虾本」带你懒人养虾开箱即食
荣耀发布自研 YOYOClaw 龙虾技术，首发于 MagicBook 系列，开创「养虾本」品类。该技术预置龙虾能力，具备自主学习，节省 50% Token，有设备级防护，实现多端共享，推动 AI 产业范式转变。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠 AI 将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政看好半导体软件领域引入AI技术。喆塔将DeepSeek接入自研模型，应用机器学习算法提升半导体企业良率，构建智能生态系统，产品获客户认可，未来将加大研发投入。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。