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网页智能体新突破！引入协同进化世界模型，腾讯AI Lab提出新框架
腾讯AI Lab提出WebEvolver框架，引入协同进化的世界模型，让智能体在真实网页环境中性能提升10%，突破现有基于LLM的网页智能体瓶颈，还通过实验验证了其有效性和对网页状态变化的预测能力。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。
单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世
北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
不用人类手写训练框架了！AI自己写代码，训出1B端侧「小钢炮」
5月25日，面壁开源端侧文本基座大模型MiniCPM5 - 1B，主打低成本部署等。它由AI编写的ForgeTrain框架参与预训练，效果与英伟达Megatron对齐且速度快10%。该模型在榜单表现优，应用边界广，部署门槛低。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。