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首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
24条小红书流量方法，AI使用者分层，各平台账号解封技巧等，【收藏】
这篇综合文包含6篇合集，涵盖小红书流量增长心法、AI使用者分层、平台账号解封技巧、创业者项目放大方法、烘焙店盈利策略及执行力探讨等内容，对搞流量、创业及用AI有启发。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
硅谷最狠「伪君子」！华人女记者深扒OpenAI：3000亿AI帝国全靠偷数据？
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史，其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类，实际是资本机器，其技术发展路径依赖数据和算力，还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
5000万用户、5000万美金ARR，全球第一AI创作消费平台要做AI时代Roblox
在AI大模型军备竞赛中，用户侧出现‘智能过剩’。SeaArt成立两年半成全球访问量第一的AI内容创作社区，其2.0版本SeaVerse实现全流程自动化。该公司不陷‘卖模型’陷阱，商业模式独特，有望成AI时代全民级内容平台。