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ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
Anthropic首次揭秘下一代Claude怎么造！用户吐槽直接喂模型，连AI“做梦”都被训练
Anthropic研究团队产品经理Alex在访谈中透露Claude演进方向，如将模型开发产品化、向“持续运行Agent”演化，还解释“dreaming”机制等，也提及训练“人格”、研究意识等，展现了长远思考。
腾讯混元开源AI绘画新框架：24维度对齐人类意图，让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架，通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度，复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集，为研究提供支撑。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
打破资源瓶颈！华南理工&北航等推出SEA框架：低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架，针对多模态大模型低资源安全对齐难题，用合成嵌入替代真实数据，突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险，实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。
刚刚，智谱和华为搞波大的：中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型！
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。
无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。