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Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日，美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面，展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习，能将声音转自然唇动，有跨语言泛化能力，助其跨越“恐怖谷”。
参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。
具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
谷歌DeepMind最新论文，刚刚登上了Nature！揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题，虽在速度、泛化和读题上有局限，但开启了人类数学家与AI协作新阶段。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。