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喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
正交化之外是什么？微软等提出ARO优化器：训练提速1/3，揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
生成的世界也能交互！牛津大学&莫纳什大学&布里斯托大学等团队提出交互式视频世界模型Oneira
本文介绍牛津、莫纳什、布里斯托等多校团队提出的交互式视频世界模型Oneira，解决现有模型交互错配、状态易丢失的缺陷，实验效果优于现有主流基线模型。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
拿下3D生成行业新标杆！昆仑万维Matrix-3D新模型鲨疯了，一张图建模游戏场景
昆仑万维推出3D世界生成框架Matrix - 3D，能从单图像生成高质量、轨迹一致的全景视频并还原可漫游3D空间。它优势明显，还突破多项技术难题，背后是昆仑万维对空间智能的战略布局。