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腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中，以双机械臂+夹爪方案，成本降70%，分拣效率提超45%，准确率达98%。其依托WALL - B模型，展现出强大泛化能力，探索出具身智能新路径。
Lovart第一时间上线Image 2：每个人真的可以瞬间拥有一个设计部了
Lovart上线Image 2，有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力，完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流，带来设计体验飞升，还给出五个使用场景案例，并对比了与Claude design的差异。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
数学编码超越O3-high，英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。
通往通用人工智能的关键一步？DeepMind放大招，3D世界最强AI智能体SIMA 2
Google DeepMind发布SIMA 2，这是能在虚拟3D世界自主游戏、推理和学习的通用AI智能体。它集成Gemini模型，从指令跟随到主动认知跃进，泛化性能提升，还具备自我提升能力，为AI和机器人技术发展提供新路径。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。