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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
强化学习之父Richard Sutton最新采访：LLM是“死路一条”
强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径，认为其是死胡同，缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式，预言权力向更高级智能转移，也指出未来面临腐败与价值观挑战。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
DeepMind哈萨比斯：AI能建模所有进化而来的事物
谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中，深入探讨了人工智能的未来，包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用，以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模，还分享了对多个AI相关问题的看法。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。