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任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式

传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。

近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。

上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开放数据竞技场OpenDataArena，致力于将数据质量评估从“玄学”变为“科学”。它有数据评测榜单和完整可复现的数据价值验证体系，为多类需求提供解决方案，还开源了核心工具。

GitHub 首席执行官 Thomas Dohmke 宣布离职，之后将重新成为创始人。GitHub 将更全面融入微软组织架构，不再设单一领导者。Dohmke 任内升级 Copilot，但也面临功能被抱怨等问题，他还谈及 AI 发展方向。

随着网络攻击增加，威胁情报成主动安全关键。以色列本古里安大学发布LLMCloudHunter框架，用大模型从开源情报自动生成检测规则，评估显示其规则质量高，且大部分能编译成Splunk查询，软件已开源。

现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。

上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。

MultiAgentPPT是基于A2A + MCP + ADK的多智能体系统，能流式并发生成高质量PPT。它通过多智能体协作，从大纲生成到内容汇总，提高效率与准确性，还介绍了使用界面、项目结构、快速开始步骤等。

28岁华裔CEO Alexandr Wang将Scale AI卖给Meta获143亿美元，分享独特管理哲学，强调雇佣在乎之人、注重质量。交易引发人才收购讨论，也使Scale失中立地位，其能否胜任Meta AI领导存争议。