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StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计

水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。

针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

谷歌联合创始人布林亲自督战，组建攻坚队「追杀」Anthropic，欲夺回编程能力差距。Claude在编程领域锋芒正劲，谷歌AI编码占比仅50%，而Anthropic已达100%。攻坚队聚焦长期写代码任务，策略转向优先训练内部代码模型。

新发布的Claude Sonnet 4.5在SWE - bench等多项测试中成绩提升，能连续30小时自主写代码，还改善了对齐和安全性指标，且提质不加价。此外，Anthropic官宣Claude Agent SDK，发布Imagine with Claude功能。

Airtable创始人兼CEO Howie Liu分享公司发展。Airtable曾被传濒临倒闭，后年收入达数亿美元。他亲自参与编程，围绕AI重组公司，还介绍推动团队用AI、岗位转型及公司转型AI的策略，强调打破角色壁垒。

Cursor 1.0正式发布，推出多项重磅功能。如BugBot自动揪出代码漏洞，后台智能体全员开放，还能深度集成Jupyter Notebook，AI可记住开发习惯等，重新定义「高效编码」。

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。

苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。

香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。