从5秒到4分钟，Sora2也做不到的分钟级长视频生成，字节做到了！这就是字节和UCLA联合提出的新方法——Self-Forcing++，无需更换模型架构或重新收集长视频数据集，就能轻松生成分钟级长视频，也不会后期画质突然变糊或卡住。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中，来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
图片来源：David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型，近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
全球首个真实世界具身多模态数据集，它来了！ 刚刚，它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA（Vision-Language-Tactile-Action）多模态数据集World In Your Hands（WIYH）。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
2025年9月17日，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）在香港正式开源发布其最新科研成果——EchoCare“聆音”超声基座大模型（简称“聆音”）。该模型基于超过450万张、涵盖50多个人体器官的大规模超声影像数据集训练而成，在器官识别、器官分割、病灶分类等10余项典型超声医学任务测试中表现卓越，性能全面登顶。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
近日Synthesize Bio宣布完成1000万美元种子轮融资，以加速生成基因组学模型的开发。Synthesize Bio已推出GEM-1，这是一个专为生成基因组学设计的基础模型，其基于迄今为止最完善的RNA测序数据集进行训练，使用者通过描述实验设计，就能获得接近真实实验的模拟数据。
随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
