6位前DeepMind成员以元系统重塑大模型调用方式，该系统推出的Gemini 3 Pro优化技术在ARC-AGI-2上以54%的成绩夺得榜首，而成本仅为此前最优方法的一半。
邹忌曾经有一个问题：吾与徐公孰美？
在 Physical Intelligence 最新的成果 π0.6 论文里，他们介绍了 π0.6 迭代式强化学习的思路来源：
多语言大模型（MLLM）在面对多语言任务时，往往面临一个选择难题：是用原来的语言直接回答，还是翻译成高资源语言去推理？
在深入技术细节之前，我们先用一张漫画来直观理解 COIDO (Coupled Importance-Diversity Optimization) 解决的核心问题与方案：正如钟离在漫画中所言，面对海量视觉指令数据的选择任务，传统方法需要遍历全部数据才能进行筛选造成大量「磨损」（高昂计算成本）。同时在面对数据重要性和多样性问题时，传统方法往往顾此失彼。
北航刘偲教授团队提出首个大规模真实星座调度基准AEOS-Bench，更创新性地将Transformer模型的泛化能力与航天工程的专业需求深度融合，训练内嵌时间约束的调度模型AEOS-Former。这一组合为未来的“AI星座规划”奠定了新的技术基准。
想象一下，只需要一句话描述，AI 就能为你拍出一部完整的短剧？为了让这个想法变成现实，香港大学黄超教授团队开源了 ViMax 框架，并在 GitHub 获得 1.4k + 星标，专注于 Agentic Video Generation 的前沿探索。通过多智能体协作，ViMax 实现了真正的 "自编自导自演"—— 从创意构思到成片输出的完整自动化，把传统影视制作的每个环节都搬进了 AI 世界。
最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
扩散语言模型（Diffusion Language Models）以其独特的 “全局规划” 与并行解码能力广为人知，成为 LLM 领域的全新范式之一。然而在 Any-order 解码模式下，其通常面临
新加坡国立大学 LV Lab（颜水成团队） 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架：首次从频域能量的第一性原理出发，揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律，并据此设计了动态路由机制。
