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半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
突破三维感知瓶颈：魔芯科技发布VGGT系列成果，实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队，基于 VGGT 架构发布四项成果，突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资，后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升，但clip机制存在系统性偏差，易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard，能降低过度优化风险，在多种任务中表现良好。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。