快手Klear团队提出了一种名为CE-GPPO（Coordinating Entropy via Gradient-Preserving Policy Optimization）的新型强化学习算法。该方法以熵为核心机制，重新审视了梯度裁剪在训练过程中的作用，创新性地引入梯度保留策略。该策略在维持训练稳定性的同时，允许模型吸收裁剪区间外的梯度信息，有效协调探索与收敛之间的关系，提升策略优化效率。实验表明，CE-GPPO在多个基准任务中表现出更强的鲁棒性与学习能力，为强化学习中的梯度管理提供了新视角。
在近日于旧金山举行的TED AI大会上，Llion Jones指出，尽管当前AI领域正经历前所未有的投资热潮与全球人才涌入，整个行业却逐渐显现出对单一架构方法的过度依赖。这种技术路径上的僵化趋势，可能限制创新思维的拓展，阻碍研究人员发现AI技术的下一个重大突破。Jones强调，若不能打破现有框架，多元探索可能被忽视，从而影响技术的长远发展。
VAGEN通过多轮强化学习（RL）推动视觉语言模型（VLM）向具备推理能力的“世界模型”演进，赋予其从有限视觉信息中推演全局环境的能力。该方法模拟“通过钥匙孔观察”的认知过程，要求智能体基于局部视觉输入，构建对整体环境的动态理解，实现深层次的环境理解与多轮推理。这一机制将视觉智能提升至更高层级，使模型不仅能识别图像内容，更能预测状态演变、推断隐藏关系，形成持续更新的内部世界表征。研究标志着VLM在复杂任务中迈向类人认知的关键一步。
Yoshua Bengio 教授近日荣获全球首位论文引用量突破百万的殊荣，成为人工智能领域当之无愧的学术巨擘。这一里程碑式的成就不仅彰显了他在深度学习领域的深远影响力，也再次将公众目光聚焦于该领域的三位奠基者——Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun。作为“深度学习三巨头”，他们的研究推动了人工智能的革命性发展。截至目前，Hinton 的论文引用量已达97万，LeCun 也达到了43万，二人同样位居全球最具影响力的科学家之列。他们的学术成果持续引领神经网络、机器学习等前沿方向，为现代AI技术奠定了理论基础。
来自Anthropic和Thinking Machines Lab的研究团队开发了一种针对人工智能模型规范的压力测试方法，通过高达30万次的系统性测试，揭示了当前AI模型在规范设计中存在的广泛问题。研究发现，模型规范中普遍存在原则性矛盾与解释模糊现象，导致AI在复杂情境下的决策缺乏一致性与可解释性。该方法通过极端场景模拟和逻辑边界测试，有效暴露了规范条款之间的冲突，为未来AI伦理与安全框架的优化提供了实证基础。
VLA-R1是一种融合视觉、语言与行动的先进模型，遵循“先推理、后执行”的原则，旨在提升复杂任务中的决策准确性与操作正确性。该模型结合链式思维（Chain of Thought, CoT）监督机制与基于GRPO的可验证奖励强化学习（RLVR），通过逐步推理增强逻辑连贯性，并利用可验证信号优化执行策略。这一架构有效提升了模型在多模态环境下的理解与响应能力。
本文提出了一种名为ARGRE的新型测试时解毒方法，专注于在大型语言模型（LLM）的表征空间中显式建模毒性转变。该方法的核心优势在于能将稀疏的毒性标注数据转化为密集的训练信号，从而高效训练出自回归奖励模型。该模型可为表征编辑过程提供稳定且精确的指导，显著提升LLM安全对齐的效率与精度。相比现有方法，ARGRE在实现更快速、准确和轻量级的毒性缓解方面展现出优越性能。
Yoshua Bengio教授成为全球首位学术论文引用量突破一百万次的学者，标志着人工智能领域的研究影响力迈上新台阶。其长期在深度学习与神经网络方面的开创性工作，持续推动AI技术发展，获得全球学术界广泛认可。紧随其后，Geoffrey Hinton的论文引用量已达97万次，同样彰显了他在人工智能领域的深远影响。此外，AI学者何恺明也在计算机视觉与深度学习方向取得显著成就，受到高度关注。三位学者的研究成果不仅引领技术变革，也反映了AI领域日益增长的学术活力与全球协作趋势。
在2025年ICFP编程大赛中，日本Sakana AI公司的团队“Team Unagi”凭借人机合作模式夺得冠军。其自主研发的AI系统“ShinkaEvolve”受自然界进化机制启发，通过多轮迭代优化，将代码性能提升近十倍，展现出卓越的计算效率。该系统不仅显著增强了程序运行表现，还反向启发了开发者的编程思维，推动人类与AI在逻辑设计层面的深度融合。Sakana AI正以此引领AI自我进化与人机协作的新趋势，为智能编程领域树立新标杆。
Atlas浏览器的问世标志着人工智能与网络交互方式的一场革命。由OpenAI开发的这款浏览器深度融合了ChatGPT技术，首次实现AI自主上网并执行复杂任务的能力。它不仅能根据指令导航至指定网页，还可代表用户完成购票、信息检索、表单填写等具体操作，极大提升了人机协作效率。这一创新打破了传统浏览器依赖人工操作的模式，推动智能代理技术迈入新阶段。随着Atlas的推出，谷歌长达十年的浏览器市场主导地位正面临前所未有的挑战，行业格局或将迎来重大重构。
奥特曼高管团队正积极推动OpenAI向商业化转型，CEO奥特曼亲自参与战略部署，探索将Sora等生成式AI产品社交化，并组建专项团队研究广告业务模式，以拓展收入来源。值得注意的是，Meta公司前员工在OpenAI的占比高达20%，显示出Meta对OpenAI在人才与文化层面的深远影响。这一系列举措标志着OpenAI正从技术驱动逐步迈向商业落地的关键阶段。
本文探讨了AI模型在不同上下文位置中存在的敏感度差异问题，即位置偏差，影响了模型整体性能的稳定性。为解决这一问题，研究提出了一种新型“位置到位置”蒸馏框架——Pos2Distill。该框架通过将模型在某些上下文位置展现出的强处理能力有效迁移至其他表现较弱的位置，实现能力转移与性能均衡。实验结果表明，Pos2Distill能显著降低位置偏差，提升模型在多种自然语言处理任务中的整体表现，为优化AI模型的上下文建模能力提供了新思路。
本文为初学者提供机器人学习领域的入门指南，重点介绍HuggingFace与牛津大学合作开发的开源最新状态（SOTA）资源库。随着机器学习、多模态模型的迅速发展以及大规模机器人数据集的不断扩展，机器人学习正逐步转向基于学习的范式。强化学习和模仿学习已为机器人自主决策奠定了基础，而当前研究热点——视觉语言模型（VLA）则进一步推动了机器人对复杂环境的理解与交互能力。该资源库整合了前沿技术与开放数据，旨在降低研究门槛，促进领域创新与发展。
本文为NeurIPS25会议中的高分论文，聚焦于通过判别式监督学习提升大型语言模型（LLM）的推理能力。研究指出，在二元奖励机制下，群体相对优势（GRPO）优化目标存在固有的难度偏差，导致模型难以有效区分样本难易程度，从而限制性能提升。作者进一步揭示了GRPO与传统判别式监督学习之间的内在联系，并提出一种新型训练框架，可有效缓解难度偏差及训练过程中的熵崩塌问题。实验表明，该方法显著提升了LLM在复杂推理任务中的表现。
苹果公司研究团队近日发布了一个名为Pico-Banana-400K的大规模图像编辑数据集，旨在推动AI驱动的图像编辑技术发展。该数据集包含40万张图像，采用基于指令的编辑模式，使模型能够根据自然语言指令实现精确图像修改。这一举措被视为图像编辑领域的重要突破，类似于ImageNet在图像识别领域的里程碑意义，为未来多模态AI系统的训练与评估提供了重要资源。
NVIDIA、香港大学与麻省理工学院联合发布了Fast-dLLM v2，该模型通过仅约1B tokens的少量数据，成功将自回归（AR）模型转换为Block Diffusion LLM，在保持与同规模AR模型相当精度的同时，实现端到端吞吐量提升约2.5倍。其关键参数如块大小、阈值和缓存均可根据具体目标进行工程化调整与优化，提供了一种高效且成本可控的解决方案，显著提升了大模型推理效率。
