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维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
AI短剧成了！LibTV-seedance2支持“真人模式”:一手实测，视频闪电直出，效果炸裂
LibTV首发支持Seedance 2.0真人生成视频功能，操作简单严谨。真人出镜可用于虚拟主播、数字分身、角色替换等场景。该工具工作流高效，接入主流模型，价格有优惠。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
登上 GitHub 日榜 TOP5，收获 1.2 万标星的自动剪辑视频开源工具。
video-use是browser-use团队开源的自动剪视频项目，登上GitHub日榜TOP5、获1.2万标星。它改变剪辑交互方式，让用户描述意图，有智能剪辑、调色等功能。技术亮点是双层读取系统，成本和效率更优。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。