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机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。

Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言，含500多种首次被AI理解记录的语言，还可通过少样本扩展到5400多种，改变了多语言ASR构建范式。

无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR，支持超1600种语言，核心创新是零样本和少样本学习能力，降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型，安装调用简单，目前仅支持40秒内音频，数据集和项目均开源。

大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。

Anthropic为Claude Code和Claude应用推出全新学习功能，Claude Code支持切换交流风格，Learning模式像结对编程，会留作业。Claude实现方式比ChatGPT激进，开发者反响热烈，标志其向更智能教育方向发展。

该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。

谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。

Yann LeCun新纪录片上线，回顾其深度学习四十年历程。他是深度学习开创者、Meta首席AI科学家，坚信机器应学会学习，认为AI竞争是开放与封闭之争，还对AI威胁论持务实乐观态度。

清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。