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2小时入门「个性化联邦学习」，上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25

上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。

UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。

中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。

谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。

2026 年 2 月 13 日，清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系，撕开了‘美丽视频’伪装，让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。

北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。

作者分享Claude Code实用技巧，指出其默认状态有问题，如犯低级错误、无回滚功能。介绍基础设置、项目规则、用Hooks实现自动化等内容，能大幅提升其使用体验和生产力。

文章介绍开源项目One API，它是LLM API管理与分发系统，能统一管理主流AI模型，用一个接口搞定调用。有友好界面和可视化操作，在Github获26.5K star，还介绍其性能特色、安装使用方法。

德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。

在机器学习普及的当下，自动化机器学习框架降低开发门槛。AutoGluon由AWS AI开发并开源，仅3行代码就能训练和部署高精度模型，支持多类型数据，有诸多亮点，已获9.1K Star。