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ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
GPT-5编程测评大反转！表面不及格，实际63.1%的任务没交卷，全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中，‘御三家’表面解决率低。深入看，GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂，能真实考验模型能力，当前模型解决商业问题能力有限。
假设 AI 未来真的能在写代码和系统设计上超过人类，那还有必要学习编程和系统设计吗？
文章围绕AI未来在编程和系统设计上能否超人类展开探讨。分析AI编程效率未达预期的原因，指出短期内不会有完全面向AI的软件架构，还强调学习编程和系统设计知识可培养解决问题的能力。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
突发！姚顺雨后，清华95后庞天宇加入腾讯，任混元「首席科学家」
继OpenAI大神姚顺雨之后，95后清华博士庞天宇入职腾讯，任混元首席研究科学家，负责多模态强化学习。腾讯AI战略从跟随转向进攻，人才、技术、架构都有新动作。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
机器人搬冰箱成了！洗碗之后又一痛点，网友：解放我的髋关节
波士顿动力最新人形机器人Atlas能搬动几十公斤重冰箱。它定位为干重活，动作模拟人类搬重物，训练靠强化学习，经参考轨迹、奖励函数、仿真训练、真机测试迭代。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。