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港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
The Batch：927｜极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。
媲美DeepSeek！腾讯开源新版混元模型：AI Agent强化，超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B，为专家混合模型，有800亿参数，130亿激活。支持快慢思考模式，针对AI Agent强化，设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等，架构和训练有优化。
林俊旸从阿里离开后首度发声：推理模型的时代快结束了
前通义千问Qwen负责人林俊旸离职后发长文，指出AI正从「推理思考」转向「智能体思考」，分析推理模型发展，谈混合思考模式失败，还提及智能体思考挑战及相关企业、学术界进展。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
让AI自我进化？斯坦福华人博士答辩视频火了，庞若鸣参与评审
斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案，涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向，引发行业关注。