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ICML 2025 Oral！北大和腾讯优图破解AI生成图像检测泛化难题：正交子空间分解
OpenAI推出GPT - 4o图像生成功能，AI生图安全挑战凸显，区分生成与真实图像成难题。北大与腾讯优图研究人员用正交子空间分解解决AI生图检测泛化难题，论文被ICML 2025接收。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
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。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。