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北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
只用国产GPU训练的大模型性能飙升100%！国内唯一，更懂你
科大讯飞发布全国产算力训练的讯飞星火X1.5，推理效率暴涨100%，综合性能跻身全球顶级。还首发非自回归语音大模型架构，效果提升、成本降低。此外，展示多领域应用成果，发布相关产品，开源智能体平台。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
Transformers来到了v5时代：从工具包到真理之源，AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
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。
无需训练，即插即用：西湖大学发布世界模型WorldForge，让普通视频模型秒变「世界引擎」
自Sora亮相，AI视频可控性成瓶颈。西湖大学AGI实验室团队提出WorldForge框架，在推理时为视频模型注入「时空几何」，无需训练，实现单图360°环绕视频生成和视频重运镜等，降低创作门槛。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型，32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型，介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成，展示了其在性能测试中的优异表现，推动金融科技智能化进程。