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VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
裸辞北大博士带17个Agent，49天造出全球首个AI开放世界！成本仅5000
北大文科博士刘耕带17个Agent，49天、5000元成本、30万行代码造出全球首个AI开放世界Elseland。其玩法、世界、创造都具开放性，刘耕逆风突围，开发效率大幅提升。
训练时间减半，性能不降反升！腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO，结合SDE和ODE，简化MDP优化流程，提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%，MixGRPO - Flash再降71%，效果和效率优于DanceGRPO。
Kimi K2.5登顶开源第一！15T数据训练秘籍公开，杨植麟剧透K3
Kimi K2.5登上Hugging Face热榜榜首，下载超5.3万。它主打Agent能力，成绩超GPT - 5.2等闭源模型，性价比高。官方技术报告公开其用15T数据训练，还搭载Agent Swarm架构，团队还剧透了Kimi K3。
Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。
Anthropic首次揭秘下一代Claude怎么造！用户吐槽直接喂模型，连AI“做梦”都被训练
Anthropic研究团队产品经理Alex在访谈中透露Claude演进方向，如将模型开发产品化、向“持续运行Agent”演化，还解释“dreaming”机制等，也提及训练“人格”、研究意识等，展现了长远思考。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。