大模型在强化学习过程中，终于知道什么经验更宝贵了！ 来自上海人工智能实验室、澳门大学、南京大学和香港中文大学的研究团队，最近提出了一套经验管理和学习框架ExGRPO—— 通过科学地识别、存储、筛选和学习有价值的经验，让大模型在优化推理能力的道路上，走得更稳、更快、更远。
长期以来，扩散模型的训练通常依赖由变分自编码器（VAE）构建的低维潜空间表示。然而，VAE 的潜空间表征能力有限，难以有效支撑感知理解等核心视觉任务，同时「VAE + Diffusion」的范式在训练
随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展。然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
香港科技大学KnowComp实验室提出基于《欧盟人工智能法案》和《GDPR》的LLM安全新范式，构建合规测试基准并训练出性能优异的推理模型，为大语言模型安全管理提供了新方向。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
作为视频创作者，你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头，或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜？
学术展示视频作为科研交流的重要媒介，制作过程仍高度依赖人工，需要反复进行幻灯片设计、逐页录制和后期剪辑，往往需要数小时才能产出几分钟的视频，效率低下且成本高昂，这凸显了推动学术展示视频自动化生成的必要性。
近日，范鹤鹤（浙江大学）、杨易（浙江大学）、Mohan Kankanhalli（新加坡国立大学）和吴飞（浙江大学）四位老师提出了一种具有划时代意义的神经网络基础操作——Translution。 该研究认为，神经网络对某种类型数据建模的本质是：
太卷了，DeepSeek-OCR刚发布不到一天，智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒，那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下：
让模型先解释，再学Embedding！ 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员，最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年，文本表征（Text Embedding）模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec，Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间，用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
