作为开放世界游戏的标杆，GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里，研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据，更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。
有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
机器人能通过普通视频来学会实际物理操作了！ 来看效果，对于所有没见过的物品，它能精准识别并按照指令完成动作。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
自适应语言模型框架SEAL，让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异，显著提升了模型的适应性和性能，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
Meta挖走OpenAI大批员工后，又用OpenAI的技术搞出新突破。新架构名为2-Simplicial Transformer，重点是通过修改标准注意力，让Transformer能更高效地利用训练数据，以突破当前大模型发展的数据瓶颈。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
中科院自动化所提出DipLLM，这是首个在复杂策略游戏Diplomacy中基于大语言模型微调的智能体框架，仅用Cicero 1.5%的训练数据就实现超越
无需原作者同意，AI可以用已出版书籍作训练数据了。
