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Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
硅谷最狠「伪君子」！华人女记者深扒OpenAI：3000亿AI帝国全靠偷数据？
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史，其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类，实际是资本机器，其技术发展路径依赖数据和算力，还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
“现阶段就差数据了”Figure 03登《时代》最佳发明榜封面，CEO放话了
刚发布Figure 03的Figure公司，其CEO Brett Adcock在《时代》采访中称现阶段机器人缺数据。此言论引发争议，他亲自反驳质疑，还阐述公司目标、安全考量及对机器人市场需求的乐观预期。Figure 03登上《时代》2025最佳发明榜封面。