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比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。

香港大学数据科学实验室团队开源 CLI - Anything，它以 CLI 为桥梁，将人类软件转变为 Agent 能用的工具。该项目有一键生成 CLI、真实软件集成等亮点，还给出快速入手步骤和使用示例，未来规划宏大。

香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA，含注释工具、大规模数据集等，还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B，公开代码、数据和模型。

腾讯ARC Lab和香港城市大学推出Video - Holmes，这是视频推理界的‘福尔摩斯测试’，能展现多模态大模型复杂视频推理能力的边界，规避现有Benchmark痛点，测试中所有大模型全部不及格，代码已开源。

香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。

香港城市大学朱宗龙、曾晓成团队首创AI驱动的自动化闭环研发平台，从分子筛选到制备、反馈调整全程自动化。刷出27.18%稳态认证效率，可重复性提升5倍，是AI for Science +机器人制造在光伏领域的重大突破。

香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。

AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。

随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。