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类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
让AI像人类画家一样边画边想，港中文&美团让模型「走一步看一步」
在文生图和视频生成领域，现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式，将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环，经实验验证有效，有望拓展到更多领域。
告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。
让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
震荡股市中的AI交易员：DeepSeek从从容容游刃有余? 港大开源一周8k星标走红
2025年10月美股震荡，港大黄超教授团队开源AI-Trader项目启动实盘测试，上线一周在GitHub获近8K星标。6位AI交易员投入纳斯达克100交易，实验测试其交易纪律、市场耐心和信息过滤能力。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding：打通「视、文、音」的全模态嵌入
字节跳动抖音SAIL团队联合港中文MMLab提出SAIL - Embedding，专为大规模推荐场景设计，实现视、文、音统一表征，解决传统多模态模型局限，在抖音业务场景效果显著，相关技术报告已公开。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。