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AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
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。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
突袭Cursor，Windsurf抢发自研大模型！性能比肩Claude 3.5、但成本更低，网友好评：响应快、不废话
当地时间5月16日，Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型，性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错，但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度，后续将持续投入。
多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
AI玩宝可梦找出30年前代码Bug！谷歌论文介绍AI通关全过程，复杂任务都能解
谷歌Gemini 2.5系列技术报告花长篇幅介绍Gemini 2.5 Pro玩《宝可梦蓝》，它通关游戏，展现出创造力与长期规划能力，还发现游戏代码Bug，但也有幻觉、思维定势等问题。Claude 4已加入比赛。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了，代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能对长视频序列重渲染，减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战，性能优于现有技术，论文与代码已开源。
AI本该助力新人，为何反而让高手更强？
人们曾认为AI能让初级程序员创造高质量代码，减少对高级工程师依赖。但现实是‘高手 + AI’才是有效组合。文章分析AI优劣，指出其让高手更强，还给出使用建议，强调要校准对AI的期待。