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SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
12.1万高难度数学题让模型性能大涨，覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度，腾讯上海交大出品
腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨，7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
腾讯开源Stand-In！轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大，现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架，在身份保留文本生成视频任务中性能先进，兼容性强，有广阔应用潜力。
AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
Meta发布40页报告，具身智能的下一步是「心智世界模型」：能听，能看，能理解，会共情
Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。