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AI「看见」实验，哈佛颠覆性突破！一副AR眼镜，新手秒变资深专家
哈佛大学刘嘉教授团队研发人机共融智能系统，含APEX和Agentic Lab。前者用于微纳加工，后者用于生命实验。实测显示，它们能实时纠错、自动记录分析、实现技能迁移，让AI与人类在科研制造中深度融合。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化：性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
国产 AI 昇腾推理不再高门槛？开源技术栈推理性能对比解析
文章聚焦昇腾 NPU 大模型推理，对比 MindIE 和 vLLM Ascend 推理性能。因 MindIE 使用门槛高，昇腾联合 vLLM 社区推出插件。实验用 GPUStack 平台，结果显示二者在不同场景各有优势，呼吁构建国产 AI 基础设施体系。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
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。
ICML 2025｜趣丸研发新型人脸动画技术，声音+指令精准控制表情
广州趣丸科技团队提出新颖肖像驱动框架Playmate，能根据音频和控制条件生成高质量肖像视频，精准控制表情和姿态。成果被ICML 2025收录，代码开源筹备中，在多方面优于现有方法。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。