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打造图像编辑领域的ImageNet？苹果用Nano Banana开源了一个超大数据集
苹果研究团队提出Pico - Banana - 400K数据集，基于Nano - Banana在OpenImages实拍照片生成编辑对。其系统化设计保证质量与多样性，还构建自我编辑评估流程，为图像编辑模型训练评测奠定基础。
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
「一只手有几根手指」，你的GPT-5答对了吗？
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5答错‘一只手有几根手指’问题，指出语言难满足视觉与机器人领域需求，需VLM和VLA模型。编辑部测试发现顶尖大模型面对常识问题也会‘翻车’，还探讨了应对方法。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会成功举办
2025年6月27日，中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会在哈尔滨举办。会议探讨技术革命、交流成果、发布基金，多位专家作报告、参与思辨讨论，聚焦大模型多方面话题。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
腾讯打出「AI岗位薪酬不限」的底气来自哪？
毕业季AI专业毕业生择业有疑虑，AI下半场竞争重心转移。腾讯覆盖领域广、业务耦合强、有变现案例，契合AI下半场人才成长环境，其青云计划“薪酬上不封顶”，今年筛选标准升级。
SearchAgent-X: 打破效率桎梏，释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈，发现精度和延迟问题，提出优先级感知调度与无停顿检索技术，经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。