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！
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
针对端到端全模态大模型（OmniLLMs）在跨模态对齐和细粒度理解上的痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent。这是一种基于「音频引导」的主动感知 Agent，通过「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环，实现了从被动响应到主动探询的范式转变。
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
最新报告探讨了生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中的表现，如去雾、超分等，传统上依赖PSNR/SSIM等像素级指标。研究发现，Nano Banana Pro在视觉效果上更佳，但传统指标表现欠佳，因生成式模型更追求语义合理而非像素对齐。
视频 - 音频联合生成的研究近期在开源与闭源社区都备受关注，其中，如何生成音视频对齐的内容是研究的重点。
最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
你的生成模型真的「懂几何」吗？还是只是在假装对齐相机轨迹？
作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M，共包含 3M 样本对，分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
