谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana（在新窗口打开）
你永远无法精确描述出梵高的笔触或王家卫的光影。AI创作的未来，是让AI直接「看懂」你的灵感，而不是去揣摩你的指令。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
AI人格分裂实锤！30万道送命题，撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」（在新窗口打开）
如何科学地给大模型「找茬」？Anthropic联合Thinking Machines发布新研究，通过30万个场景设计和极限压力测试，扒了扒OpenAI、谷歌、马斯克家AI的「人设」。那谁是老好人？谁是效率狂魔？
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界（在新窗口打开）
在机器人与智能体领域，一个老大难问题是：当你让机器人 “把黄碗放进白色空篮子” 或 “从微波炉里把牛奶取出来放到餐桌上” 时，它不仅要看懂环境，更要解释指令、规划路径 / 可操作区域，并把这些推理落实为准确的动作。
AI黑化如恶魔附体！LARGO攻心三步，潜意识种子瞬间开花 | NeurIPS 2025（在新窗口打开）
看似无害的「废话」，也能让AI越狱？在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO：不改你的提问，直接在模型「潜意识」动手脚，让它生成一段温和自然的文本后缀，却能绕过安全防护，输出本不该说的话。
AI 时代，重新定义开发者丨最新白皮书解读（在新窗口打开）
在 AI 时代，开发的边界正被重新划定。 我们能够观察到，越来越多的产品经理、数据分析师、设计师，甚至内容创作者，正在熟练地使用 Cursor、ChatGPT、DeepSeek 等 AI 工具，解决真
手把手带你入门机器人学习，HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库（在新窗口打开）
HuggingFace 与牛津大学的研究者们为想要进入现代机器人学习领域的新人们提供了了一份极其全面易懂的技术教程。这份教程将带领读者探索现代机器人学习的全景，从强化学习和模仿学习的基础原理出发，逐步走向能够在多种任务甚至不同机器人形态下运行的通用型、语言条件模型。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25（在新窗口打开）
知识图谱推理是人工智能的关键技术，在多领域有广泛应用，但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，实现推理精度与效率的平衡，为大规模知识推理提供解决方案。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻（在新窗口打开）
近期，来自北航等机构的研究提出了一种新的解决思路：自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架。该方法首次在 LLM 的潜在表征空间中可视化了毒性从高到低的连续变化路径，实现了在测试阶段进行高效「解毒」。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事（在新窗口打开）
大模型后训练的痛点：均值优化忽略低概率高信息路径，导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下，MVaR目标函数推导梯度估计，多问题捆绑转化反馈，实验中Geo3K准确率54.5%，LiveCodeBench Pass@1提升1%，泛化能力强悍。
Seedream 4.0大战Nano Banana、GPT-4o？EdiVal-Agent 终结图像编辑评测（在新窗口打开）
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
AI在线强化学习“边做边学”，斯坦福团队让7B小模型性能飙升，甚至超越GPT-4o（在新窗口打开）
斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
验证者定律，智能的锯齿边缘和商品化，CoT之父Jason Wei2025AI进展的三个思路（在新窗口打开）
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
超越Runway！Adobe发布新神器：P视频比P图还简单（在新窗口打开）
全新AI工具EditVerse将图片和视频编辑整合到一个框架中，让你像P图一样轻松P视频。通过统一的通用视觉语言和上下文学习能力，EditVerse解决了传统视频编辑复杂、数据稀缺的问题，还能实现罕见的「涌现能力」。在效果上，它甚至超越了商业工具Runway，预示着一个创作新纪元的到来。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题（在新窗口打开）
为破解大模型长思维链的效率难题，并且为了更好的端到端加速落地，我们将思考早停与投机采样无缝融合，提出了 SpecExit 方法，利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”，在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%，vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架（在新窗口打开）
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。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴（在新窗口打开）
在科幻作品描绘的未来，人工智能不仅仅是完成任务的工具，更是为人类提供情感陪伴与生活支持的伙伴。在实现这一愿景的探索中，多模态大模型已展现出一定潜力，可以接受视觉、语音等多模态的信息输入，结合上下文做出反馈。
不用强化学习也能推理，哈佛新采样算法竟能让基础模型比肩GRPO后训练版本（在新窗口打开）
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
Meta「透视」AI思维链：CRV推理诊断，准确率达 92%！（在新窗口打开）
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里，研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法，通过替换模型内部的MLP模块，让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻，而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%，也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
大模型微调范式认知再被颠覆？UIUC、Amazon团队最新研究指出SFT灾难性遗忘问题或被误解（在新窗口打开）
在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式（在新窗口打开）
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
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