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清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学和北京怀柔实验室提出EvoSim，使AI从实验偏差中追查机制、修订方程并积累建模方法，并在电池快充析锂与动态电压预测场景完成验证。
清华大学研究团队提出动作级在线蒸馏ActionOPD，在学生实际访问状态下以语义动作监督策略优化，使轻量Agent学习教师决策而非模仿Token，并支持黑盒接口、跨家族蒸馏及Self-ActionOPD自蒸馏。
刘锋博士研究团队基于广义智能体理论提出仍属初步设想的AI「鲁滨逊测试」，通过分阶段撤离人类维护和任务指令，观察AI能否自主维持、探索资源及形成源自自身的控制。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
设想这样一个场景：给机器人下达一句自然语言指令，让它穿过走廊、接连转弯，最终走进指定房间。视觉语言导航（VLN），需要让机器人结合沿途看到的画面，把人类的语言指令转化为一连串连续行动。
一个充电器，一根缠成一团的线。
DeepSeek-R1等模型让人们看到了强化学习的潜力。但已有研究发现，模型答得更准，未必意味着能解出的题目更多。
想象一下，你向几个 AI 倾诉最近的压力。
什么时候是具身智能的ChatGPT时刻？
随着多模态大模型越来越强，OCR的短板反而逐渐明显。