一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
是不是经常纠结于 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型的训练技巧？面对层出不穷的 VLA 算法，是不是常常感到眼花缭乱，不知道哪种数据模态、训练策略最有效？ 别急，丰田研究院（TRI）和清华大学刚刚
OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。
在当今的大模型后训练（Post-training）阶段，DPO（直接偏好优化） 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性，成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」，被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
对于电子产品，我们已然习惯了「出厂即巅峰」的设定：开箱的那一刻往往就是性能的顶点，随后的每一天都在折旧。
硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资，资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。
