EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法

vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。

亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式

真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。

用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架

华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。

AI不靠“闭门造神”，海内外一线专家共探智能新纪元，GOSIM AI Paris 2025圆满收官！

5月7日，GOSIM AI Paris 2025在法国巴黎迎来第二日议程。全球专家围绕AI技术多方面探讨，涉及模型、基础设施等主题。还分享大模型趋势，宣布新型许可证，各分论坛展示多元成果，大会圆满收官，杭州场9月待启。

2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。

刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习

腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。

博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究

左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。

清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍

清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。

智能体编程“小钢炮”：Qwen3.6-35B-A3B开源！

Qwen3.6-35B-A3B开源，是稀疏MoE模型，总参350亿、激活参数30亿，轻量高效，在智能体编程等方面表现卓越，超越前代，可与稠密模型媲美，支持多模态，已在Qwen Studio上线并发布开源权重。

人人可用、真能落地，阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌

文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”，这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁，阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。