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世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
用激光给芯片散热，摩尔定律天花板盖不住了
初创公司Maxwell Labs提出光子冷却法，可将芯片热量转化成光并去除。该方法基于反斯托克斯冷却原理，集成到薄膜芯片级光子冷板。相比传统散热，它效率更高，有望解决芯片散热难题，推动行业发展。
国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
ICML 2025 | 长视频理解新SOTA！蚂蚁&人大开源ViLAMP-7B，单卡可处理3小时视频
在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。
推理之父走了！OpenAI七年元老离职：有些研究这里没法做
新年伊始，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职，他是编程和两大核心技术路线奠基者，攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走，OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
必看！Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》，回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体，包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制，还分析各机制特点、应用场景及优劣势。
【栏目对话和访谈】Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客深度解读 AI 现状：中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线
Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客中，用 4 小时深度解读 AI 现状，涵盖中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线等热门话题，还分享了入行建议、工作文化等多方面观点。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。