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来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
为了解决这一痛点，由 MBZUAI、复旦大学、中国人民大学高瓴人工智能学院以及哈佛大学联合组成的研究团队，提出了一种名为 Laser 的全新隐式视觉推理范式。该研究从认知心理学中汲取灵感，引入了 “Forest-before-Trees” 的认知机制，通过动态窗口对齐学习（DWAL），首次实现了在隐空间中维持视觉特征的 “概率叠加” 状态。
能自动查数据、写分析、画专业金融图表的AI金融分析师来了！最近，中国人民大学高瓴人工智能学院提出了一个面向真实金融投研场景的多模态研报生成系统——玉兰·融观（Yulan-FinSight）。
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队提出通过创新模型架构来提升性能，其SPACE模型引入新架构，提升了DNA基础模型的性能与泛化能力，在多项测试中表现优异。
本文介绍的工作由中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣教授团队与蚂蚁集团共同完成。朱峰琪、王榕甄、聂燊是中国人民大学高瓴人工智能学院的博士生，导师为李崇轩副教授。
来自中国人民大学高瓴人工智能学院与值得买科技 AI 团队在 CVPR 2025 会议上发表了一项新工作，首次提出了一种从静态图像直接生成同步音视频内容的生成框架。其核心设计 JointDiT（Joint Diffusion Transformer）框架实现了图像 → 动态视频 + 声音的高质量联合生成。
中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）现象，通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化，提升不同信息在具身多模态交互的感知质量，可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。