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李飞飞团队发布新一代世界模型Atlas：从零训练，一次性打通视频生成、 3D重建与机器人仿真

李飞飞创办的 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，称其为‘全球首个多模态世界模型’。它从零训练，能同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟，已向少数伙伴开放测试，未来将成 Marble 底层模型。

ACE Studio和阶跃星辰联合开源音乐模型ACE - Step，参数量3.5B，结合多种技术，支持多语言多风格音乐生成。20秒可生成4分钟歌曲，比传统模型快15倍，有多种功能亮点，还介绍了上手步骤和应用场景。

港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

Xmax AI 推出全球首个虚实融合实时交互视频模型 X1，通过手机摄像头实现虚拟与现实融合。它有四大玩法，操作简单。但面临多技术挑战，Xmax AI 团队实力强，给出硬核技术方案，愿景是让 AI 融入生活。

4月27日，阿里ATH团队上线视频生成模型HappyHorse 1.0。它依托多模态架构，音视频创作编辑一体，价格实惠。支持文生、图生、多图参考生视频，视频编辑功能强大，能精准替换主体、添加元素、改变风格。

北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。

当前太阳活动高发，传统空间天气预报难满足需求。2025年7月26日，国家卫星气象中心牵头联合研发的“风宇”模型发布，它是全球首个全链式空间天气AI预报模型，提升了我国空间天气预报能力。

斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。

清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。