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上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型

上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。

MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。

AIO Sandbox是开源全合一智能体沙箱，将浏览器、Shell等整合到同一容器，提供统一安全开发执行环境。解决传统沙箱问题如文件共享难，有统一文件系统等优势，文中介绍其安装、用法、特性等。

谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统，有两阶段AI生成框架，构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明，使用该系统的学生学习效果和体验更好，还介绍了其可用场景。

团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。

UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。

DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习，可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习，解决多机器人协作复杂问题，实验表现出色。

2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。

数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。

斯坦福大学经典CV课程《CS231n：深度学习与计算机视觉》（2025春季）正式上线，学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲，全部18个视频可在Youtube免费看。