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Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快，但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型，构建Talking - NSQ数据集，还提出TLPO优化框架，提升多维度表现，实验超现有SOTA方法。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
英伟达机器人掌门人Jim Fan年度复盘：Vibe Coding火出圈，机器人领域却依然焦头烂额
AK推文让Vibe Coding火出圈，而英伟达机器人负责人Jim Fan对2025机器人领域发展泼冷水，指出硬件可靠性差、Benchmark混乱、VLA路线存问题等现状，并分享3个教训，还回应网友质疑。
人类程序员依然远强于LLM：为什么说 AI 目前还差点火候
Redis之父Antirez的博文指出人类程序员远强于LLM。他修复Redis向量集缺陷时，与Gemini 2.5 PRO交流，虽其有帮助，但人类跳出固有思维解决问题的创造力是LLM难以企及的。
技多不压身，那龙虾的 Skill 是越多越好吗？
作者结合学术研究和自身经验探讨小龙虾装Skill问题。研究表明Skill并非越多越好，装多效果变差，还给出合适数量区间。同时分享用好Skill的经验，如按需安装、合理增减拆分等。
SIGGRAPH Asia 2025｜30FPS普通相机恢复200FPS细节，4D重建方案来了
3D视觉领域难题是用普通摄像机将高速世界转为数字化4D时空。受限于成本和带宽，现有方法有局限。本文提出“异步采集 + 视频扩散模型修复”方案，用30 FPS相机恢复100 - 200 FPS动态细节。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
Transformer论文作者重造龙虾，Rust搓出钢铁版，告别OpenClaw裸奔漏洞
Transformer作者Illia Polosukhin重造安全版龙虾IronClaw。OpenClaw安全状况差，IronClaw用Rust重写，建立四层防御，还能防提示注入。其背后是NEAR更大构想，目标是用户掌控数据和资产。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
人类画了100年的脑图，AI仅用几小时！还绘制出新脑区
加州大学旧金山分校团队提出CellTransformer算法，几小时完成5只小鼠脑图谱绘制，还绘出新脑区。该算法能准确对齐已知脑区，可扩展到多动物数据集，未来有望用于人类大脑及其他器官研究。