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Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
提出“AI虚拟细胞”的团队，现在要虚拟整块组织了
2024年12月，瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后，AIVC方向有进展，但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型，解决空间蛋白质组学数据分散问题，在多任务表现好，还用于三阴性乳腺癌预测。
AI 味的原因找到了，都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI，好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ，DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源，还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
用2D数据解锁3D世界：首个面向运动学部件分解的多视角视频扩散框架
张昊等提出 Stable Part Diffusion 4D (SP4D) 框架，由 Stability AI 与 UIUC 联合完成。它能从单目视频生成多视角 RGB 与运动学部件序列，解决运动学部件分解及自动 rigging 问题，实验效果显著，被 Neurips 2025 接受为 Spotlight。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。