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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。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失，传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法，经MusicNet数据集实验验证，该方法在各间隙长度上表现优异。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
人大高瓴-华为诺亚：大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力，形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法，还构建评测榜单、实现工具包。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
ThinkChain：一个让Claude边调用工具边思考的开源框架
ThinkChain是展示Claude高级能力的Python项目，其核心创新是将工具执行结果注入Claude思维流，改变AI与工具交互方式。它支持零配置启动，有丰富工具集，还具备交互式命令等特性。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。