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零样本刷新三项基准：ZeroDiff++让AI边考试边学习 | TPAMI'26
本文介绍发表于IEEE TPAMI 2026的ZeroDiff++模型，是ICLR 2025 ZeroDiff的扩展工作，针对生成式零样本学习的虚假语义关联、分布脱节问题提出新框架，在三项主流基准刷新成绩
Z世代生存、学习与未来宣言！伯克利学霸预言课堂，用AI设计人生
本期OpenAI播客中，USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义，还大胆设想AI完成教育授课，人类导师培养社交技能。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。
单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世
北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
不用人类手写训练框架了！AI自己写代码，训出1B端侧「小钢炮」
5月25日，面壁开源端侧文本基座大模型MiniCPM5 - 1B，主打低成本部署等。它由AI编写的ForgeTrain框架参与预训练，效果与英伟达Megatron对齐且速度快10%。该模型在榜单表现优，应用边界广，部署门槛低。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。