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一张图0.1秒生成上半身3D化身！清华IDEA新框架入选ICCV 2025
清华和IDEA研究人员提出新框架GUAVA，可0.1秒从单图创建上半身3D化身。它解决了现有方法在ID一致性、效率等方面的局限，实验显示其在渲染质量和效率上优于现有2D和3D方法，代码已开源。
让AI自我进化，斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》，被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课，介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容，还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
清华等发布UltraRAG 2.0，仅用50行代码解锁RAG高性能开发
大语言模型存在“知识截止”问题，RAG技术应运而生，成为大模型落地主流方案。但随着需求提升，其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0，仅50行代码实现同等功能，降低开发门槛，性能提升，还能落地多种场景。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
GPT-5 不是技术新范式，是 OpenAI 加速产品化的战略拐点
文章从不同视角评价 GPT - 5，指出它是 ChatGPT 产品重要升级，是 Router 驱动系统。介绍其能力提升与短板，如 Vibe coding 性价比高但 Agentic 能力不足，还探讨了商业影响、价格战等，期待其 Agentic 能力发展。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
对谈黄灯：普通二本学生的出路在哪里？
高考季，与《我的二本学生》作者黄灯对谈二本学生出路。指出学历非唯一，能力和热情更重要。当下就业严峻，高校课程与社会需求脱节，二本学生应提升动手能力，利用AI工具，立足学校和当地找机会。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质，这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。