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在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
面对对抗攻击，具身智能体除了被动防范，也能主动出击！ 在人类视觉系统启发下，清华朱军团队在TPMAI 2025中提出了强化学习驱动的主动防御框架REIN-EAD。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
上海人工智能实验室等团队提出Lumina-mGPT 2.0 —— 一款独立的、仅使用解码器的自回归模型，统一了包括文生图、图像对生成、主体驱动生成、多轮图像编辑、可控生成和密集预测在内的广泛任务。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力，为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想，正在走向大众工具箱，并在三大场景展现巨大潜力
随着推理大模型和思维链的出现与普及，大模型具备了「深度思考」的能力，不同任务的泛用性得到了很大的提高。
GPT-oss放飞自我了？！居然出现了明显的幻觉行为。 在没有提示词的情况下，消耗超过30000个token凭空想出一个问题，还反复求解了5000多次？！
4D 空间智能重建是计算机视觉领域的核心挑战，其目标在于从视觉数据中还原三维空间的动态演化过程。这一技术通过整合静态场景结构与时空动态变化，构建出具有时间维度的空间表征系统，在虚拟现实、数字孪生和智能交互等领域展现出关键价值。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。