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微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
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。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制，显著提升多模态大模型情感理解能力！
情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。
AI“读书”合法了：美法院最新裁定，无需作者同意，已购书籍可用于训练AI
美国法院裁决允许Claude背后公司Anthropic，在未经作者许可下用合法购买的已出版书籍训练AI，参考“合理使用”原则，认为属“转化性使用”。此前也有类似AI版权诉讼案例。
一张4090就能爆改！面壁智能MiniCPM-V 4.6开源，1B多模态卷出新高度
今年是AI应用大规模落地年，参数小的端侧模型有特定场景性能优势。5月11日面壁智能开源MiniCPM-V 4.6，参数仅约1B，多模态能力超阿里、谷歌同类模型，还在多维度提升，站稳端侧多模态开源领域。
AI训练初创公司Mercor，年运收入4.5亿美元，冲击100亿美元估值
AI训练初创公司Mercor正洽谈C轮融资，目标估值100亿美元或更高。它为OpenAI等对接专家，还提供数据标注服务，年化运营收入近4.5亿美元，但也面临Surge AI等对手竞争，OpenAI新平台或带来新威胁。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。