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Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
ACL'25 | CIGEval：一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。
大模型被确诊「视觉文盲」！多校联合提出MILO，为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。