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CJA | 北航罗明强教授团队：一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案，但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法，开发原型系统，实验表明LLMS有相当设计能力，该方法可降成本、提效率。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。
写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！
GLM - 5正式发布，把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码，完成GBA模拟器，能力稳定。评测结果佳，在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐，引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升，但clip机制存在系统性偏差，易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard，能降低过度优化风险，在多种任务中表现良好。
ICML 2025｜多模态理解与生成最新进展：港科联合SnapResearch发布ThinkDiff，为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力，在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上，港科联合SnapResearch提出ThinkDiff，以较少资源让扩散模型有思考能力，开辟多模态理解生成新路径。