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40年后，Dijkstra算法极限再被突破，清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文

清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法，改进图灵奖得主等人1984年提出的算法，跳过不必要排序，专注重要点间最短距离，缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。

中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。

美国当地时间3月17日，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在英伟达GTC演讲，介绍Kimi技术路线图。他提出开源模型要出色，给出Token效率、长上下文、智能体集群三个概念，还探索了未来架构，且将创新开源。

英伟达GTC2026发布会结束，黄仁勋将2027年前需求预测提至1万亿美元。会上发布多项技术与产品，如开源AI智能体框架NemoClaw、太空数据中心Space - 1等，还提及自动驾驶合作进展。

2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5，通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型，多项性能领先，还加强了智能体核心能力，应用场景广泛。

清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。

北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。

美团开源6B参数图像模型LongCat-Image，在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型，还解决中文文本渲染难题，有精确图像编辑能力，且提供全链路开源方案。

上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。

本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。