北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活，但许多网络任务重复繁琐，降低了效率。为了解决这一问题，研究人员正在开发基于大型基础模型（LFMs）的智能体——WebAgents，通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令，显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结了WebAgents的代表性方法，全面梳理了相关研究进展。
随着 Gemini-Diffusion，Seed-Diffusion 等扩散大语言模型（DLLM）的发布，这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是，当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制，对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
当大模型把人类曾经的终极考题变成日常练习，AI的奔跑却悄悄瘸了腿—— 训练能力突飞猛进，验证答案的本事却成了拖后腿的短板。 为此，上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench。填补了Verifier领域没有建立验证->提升->验证的循环迭代体系的空白。
从“模型即服务”（MaaS）到“智能体即服务”（AaaS）的转变，标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”，而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。
AI对话技术最初用于年轻人整蛊父母的声音克隆，但老年人主动用作“情感拐杖”缓解孤独，带来安全倾诉环境。心理咨询师警告AI可能导致即时反馈成瘾、替代真实关系，削弱现实冲突应对力，类似《her》电影困境；AI谄媚性模糊是非，影响判断力。技术初衷高效连接需求，却简化人际复杂本质。
美国四家科技巨头在AI领域资本开支远超中国，2024年1.7万亿人民币 vs 中国6300亿，2025年差距扩大至2.5万亿 vs 5000亿。中国公司优先分红回购，AI采用率低（15% vs 美国85%），技术债积累，网络效应加剧中美差距，中国大厂被边缘化。
备受 AI 圈关注的首届谷歌 Kaggle AI Chess 大赛（也即大模型国际象棋对抗赛）迎来了最终赢家。就在昨天，Grok 4 携手 OpenAI o3 进入了决赛。在机器之心的投票中，大家更倾向于 o3 战胜 Grok 4。
当前，大型语言模型（LLM）在软件工程领域的应用日新月异，尤其是在自动修复 Bug 方面，以 SWE-bench 为代表的基准测试展示了 AI 惊人的潜力。然而，软件开发远不止于修 Bug，功能开发与迭代才是日常工作的重头戏。
AI通过自问自答就能提升推理能力？！ 这正是卡内基梅隆大学团队提出的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我提问模型。
