NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式

中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。

创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”，而是拼“人味浓”？

北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力，项目延伸多地。

强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神

2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。

We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。

SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」

新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。

Python语言从2.7到3.14的能力变化与演进逻辑

文章从编程风格、类库生态、性能优化等多维度，阐述Python从2.7到3.14版本的能力变化与演进逻辑。如编程风格现现代化转型，类库生态战略性调整，性能优化有突破性进展等，还分析了演进背后的推动力及未来趋势。

CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。

CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测

香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。

【明日开幕】山洋平个展《风铎》，观一场视觉风动｜三影堂厦门

Deepseek V4 Pro发布，除了多模态，满足我对模型的所有想象

DeepSeek官方文档更新模型日期，意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临，已在官方API提供。它采用MoE设计，接口能力强，Agent能力得到大幅强化，评测成绩亮眼，价格实惠且有API兼容性，不过有并发限制，近期还将上调价格。