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AI打通第一/第三人称视觉，跨视角视觉理解新SOTA｜ICCV 2025 Highlight
INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
Karpathy「疯狂之作」：100美元、4小时，就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法，暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。