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人大高瓴赵鑫团队新作:先拆掉 RLVR,再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验,完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》,提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点,让推理模型学习更可控。
南大周志华团队最新力作:一个算法通吃所有,在线学习迎来新范式?
世界是动态变化的,AI 模型需具备在线学习能力,领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足,南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法,提出元 - 专家框架等,还研究了在线复合优化问题。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
Agentic Deep Research新范式,推理能力再突破,可信度增加,蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升,但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher,解决上述问题,实验效果良好。
多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作,东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解,设计互补推理机制,每任务仅需数十样本,已被 ICRA 2026 接收,实验显示其性能优于基线。
成果三年两登Nature封面,这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化,重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息,构建互补通路,团队还研究算法融合信息,目前芯片进展良好。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
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。
ICLR 2026 | 异常需要定义!中传团队提出开放世界视频异常检测新范式
现有视频异常检测(VAD)方法泛化能力不足,无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文,提出LaGoVAD模型,联合建模视频与异常定义,解决样本密度下降等问题,实验显示泛化性强。