对于提升AI能主动发现问题、提出假设、调用工具并执行解决方案，在真实环境里闭环工作，而不只是在对话里“想”的智能体能力（Agency）。在这篇论文之前的传统方法认为，需要遵循传统语言模型的“规模法则”（Scaling Laws）才能实现，即投入更多的数据就能获得更好的性能。
随着 AIGC 图像生成技术的流行，后门攻击给开源社区的繁荣带来严重威胁，然而传统分类模型的后门防御技术无法适配 AIGC 图像生成。
在当今社会，工作已不仅是谋生手段，更成为个体身份认同与人生意义的核心源泉。而如今，生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度与广度重塑我们熟悉的工作环境。
本论文第一作者张勇为北京理工大学医学技术学院计算机技术专业硕士生，主要研究方向为联邦学习，多专家大模型，多任务学习和并行代理。通讯作者是深圳北理莫斯科大学人工智能研究院梁锋博士和胡希平教授。梁锋博士毕
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5的技术报告正式发布！报告提出统一的3D-Resampler架构实现高密度视频压缩、面向文档的统一OCR和知识学习范式、可控混合快速/深度思考的多模态强化学习三大技术。
自 Sora 亮相以来，AI 视频的真实感突飞猛进，但可控性仍是瓶颈：模型像才华横溢却随性的摄影师，难以精准执行 “导演指令”。我们能否让 AI 做到： 仅凭一张静态照片，就能 “脑补” 出整个 3D
数月前，苹果基础模型团队负责人、杰出工程师庞若鸣（Ruoming Pang）离职加入 Meta。扎克伯格豪掷两亿美元招揽庞若鸣加入超级智能团队。根据庞若鸣的领英信息，他已在 Meta 工作了大约三个月的时间。
在 AI 辅助编程领域，Anthropic 推出的 Claude Code 命令行工具已成为开发者常用的助手。它允许从终端直接调用 Claude Sonnet 等模型，处理脚本编写、代码调试和系统命令执行等任务。
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，把稀疏的深度传感器数据与AI完整深度图融合，一键补洞、降噪、提分辨率，让手机、车载、AR眼镜都能实时获得精确三维视觉。无需额外训练，就能直接提升VGGT等3D模型的深度质量，零样本刷新多项深度补全、超分、修复纪录。
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上，推出全新研究成果——UI-S1，提出了一种名为半在线强化学习（Semi-online Reinforcement Learning）的创新训练范式。
