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阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero，一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发，通过三个智能体的协同进化，自动生成高质量、难度自适应的课程，并持续提升模型推理能力。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
2025 年 10 月，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布了《中国 AI 翻译技术评估》报告。这份以“大模型驱动 AI 翻译能力全面换新”为主题的报告指出，大模型技术的全面渗透正在深刻重塑 AI 翻译市场。
1.58bit量化，内存仅需1/10，但表现不输FP16？ 微软最新推出的蒸馏框架BitNet Distillation（简称BitDistill），实现了几乎无性能损失的模型量化。
美团LongCat团队发布了当前高度贴近真实生活场景、面向复杂问题的大模型智能体评测基准——VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）。VitaBench以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频生活场景为典型载体，构建了一个包含66个工具的交互式评测环境，并设计了跨场景综合任务。
在训练多轮 LLM Agent 时（如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景），研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题：标准的强化学习方法（PPO/GRPO）在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡，导致训练曲线几乎不收敛。
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
那个拒绝了小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神，还是加入Meta了。OpenAI前CTO Mira Murati创业公司Thinking Machines Lab证实，联创、首席架构师Andrew Tulloch已经离职去了Meta。