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一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
SOTA级视频编辑新方法：无需训练一句话编辑视频，背景保持100%
传统视频编辑工作流被AI重塑，但现有AI方法存在问题，多源于反演 - 编辑范式。西湖大学AGILab提出无需反演和训练的FlowDirector，开销低、支持广且能100%保持背景，还采用新策略优化。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer，从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中，它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色，处理复杂信息检索优势显著。
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
CMU朱俊彦等上新LEGOGPT，一句话就能搭乐高，网友：复杂零件行不行？
近日，CMU助理教授朱俊彦团队带来基于文本生成3D乐高的大模型LEGOGPT，输入文本即可快速拼好乐高，生成的乐高还有纹理和颜色。研究人员让机器臂组装模型，结果完美。该模型仍有局限，团队正努力扩展能力。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题，混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。
外国科学家从汉字中找到了设计超强材料的灵感！“天”字形材料最坚固
4月21日爱丁堡大学研究人员在《应用物理学杂志》发文，将“人”“大”“天”“夫”字形转化为超材料结构单元，经压缩实验发现汉字字形中藏力学规律，“天”字形材料性能最优。
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。