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AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
智能体时代EDA工具革新，比昂芯科技专注AI驱动电路仿真及Chiplets设计
近期，AI+芯片设计生成成全球资本热门赛道。比昂芯科技早在2024年就启动AI在EDA领域的底层技术探索，形成AI原生EDA完整技术闭环。其研发总监吴晨博士在IDAS 2026分享实践，公司还有四大核心产品及服务。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
章鱼动力再获5000万美元融资，以世界模型驱动「手脑一体」的物理 AI 基础设施
AI科技评论获悉，物理AI基础设施公司章鱼动力近日完成5000万美元融资，过去3个月累计融资近10亿。本轮由锦秋基金等领投，下轮5亿融资也接近完成。公司以SYNTH架构构建闭环，目标推动物理AI进阶。
省下1.25倍算力！Kimi这篇论文，可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
图片生成仿真！这个AI让3D资产「开箱即用」，直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything，首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产，在多项测试中表现优异，有望推动3D重建范式转变。
刚刚，最佳VLA模型GigaBrain-0开源：世界模型驱动10倍数据，真机碾压SOTA
近日，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布端到端VLA具身基础模型GigaBrain - 0，这是国内首个用世界模型生成数据实现真机泛化的模型，后续将全面开源，能完成复杂操作，实验成功率超SOTA方法。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。