本文介绍了一种用高数据效率强化学习算法 SAC 训练流策略的新方案，可以端到端优化真实的流策略，而无需采用替代目标或者策略蒸馏。SAC FLow 的核心思想是把流策略视作一个 residual RNN，再用 GRU 门控和 Transformer Decoder 两套速度参数化。
AutoGame 创始人张昊阳离开腾讯后，带领团队打造的 AI 游戏《麦琪的花园》在 Steam 零推广登上新品榜 Top50，一个月积累超 5000 愿望单。通过自研 GameGPT 多智能体框架和大模型架构，他们让普通玩家能“一句话生成 NPC、任务与道具”，将 UGC 创作门槛降至短视频级别，把传统“金字塔型”内容生态变为“十字型”社交表达平台。
2 天前，国内最大的 AI 多模态模型社区之一的 LiblibAI 进行了一次大升级，正式推出了 2.0 版本。对许多创作者而言，这个平台并不陌生，LiblibAI 一直是国内开源绘画与 LoRA 文化的重要发源地，也常被称为中国版的 CivitAI （大家常说的 C 站）。
针对「大模型推理速度慢，生成token高延迟」的难题，莫纳什、北航、浙大等提出R-Stitch框架，通过大小模型动态协作，衡量任务风险后灵活选择：简单任务用小模型，关键部分用大模型。实验显示推理速度提升最高4倍，同时保证高准确率。
AI拍长视频不再是难事！LongLive通过实时交互生成流畅画面，解决了传统方法的卡顿、不连贯等痛点，让普通人都能轻松拍大片。无论是15秒短片还是240秒长片，画面连贯、节奏流畅，让创作变得像打字一样简单。
杜克大学和 Adobe 最近发布的 VERA 研究，首次系统性地测量了语音模态对推理能力的影响。研究覆盖 12 个主流语音系统，使用了 2,931 道专门设计的测试题。
空间智能领域的全景数据稀缺问题，有解了。影石研究院团队，推出了基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360。通过全新的全景图像生成框架，DiT360能够实现高质量的全景生成。
在机器人与自动驾驶领域，由强化学习训练的控制策略普遍存在控制动作不平滑的问题。这种高频的动作震荡不仅会加剧硬件磨损、导致系统过热，更会在真实世界的复杂扰动下引发系统失稳，是阻碍强化学习走向现实应用的关键挑战。
在今年的国际计算机视觉大会（ICCV 2025）上，来自浙江大学、香港中文大学、上海交通大学和上海人工智能实验室的研究人员联合提出了第一人称联合预测智能体 EgoAgent。
从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
