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用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE，纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间，在质量、效率和通用性上超传统，证明统一视觉模型可行。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
设计师大解放！清华发布「建筑平面图」自动生成模型 | ACL'25
清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。
00后以1.1亿美金「掀桌」，硅谷AI将书写影视新传奇 终结制片旧时代
00后Cecilia Shen创立的Cybever转型为AI原生影视工作室Utopai Studios，首年获1.1亿美元收入。其技术经四个阶段进步，能生成高质量3D虚拟环境，还带来两部大剧，有望改变影视行业格局。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3，采用自监督学习，首次全面超越弱监督，可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色，参数和数据量提升，还构建模型家族，已在多领域产生实际影响。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。