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AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
昆仑万维多模态视频生成开源，影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3，通过统一多模态上下文学习框架，实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能，在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平，为开源社区提供强大研究基座。
TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
Runway Gen-4.5刷屏发布，把重量、尘土和光影都做对了，网友：颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布，获“视频生成AGI时刻”评价，在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令，物理还原与视觉精准度强，官方将逐步开放使用权限，还直言其存在因果推理等局限。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作，400张截图就能让AI挖矿通关，成本降至5%｜EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
全球首款AI原生游戏引擎再进化：GTA6再不来，我们就AI一个
GTA 6跳票成梗，其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布，如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2，支持多样场景，与Genie 3有不同优势且已上线，不过仍有技术问题待解决。
95后北大校友挑起ChatGPT Agent大梁！今年刚博士毕业，曾获陶哲轩支持的AIMO第二名
OpenAI发布ChatGPT Agent项目，奥特曼重视有加，让两个华人挑大梁。孙之清从技术介绍强化学习训练，Casey Chu谈人类与Agent合作。孙之清是95后北大校友，Casey Chu领导过GPT - 4视觉输入原型开发。