近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
智能汽车、自动驾驶、物理AI的竞速引擎，正在悄然收敛—— 至少核心头部玩家，已经在最近的ICCV 2025，展现出了共识。
论文提出的方法名为 RL4HS，它使用了片段级奖励（span-level rewards）和类别感知的 GRPO（Class-Aware Group Relative Policy Optimization），从而避免模型偷懒、只输出无错误预测。
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在提升大语言模型（LLM）复杂推理能力方面展现出显著效果，广泛应用于数学解题、代码生成等任务。通过 RL 微调的模型常在推理性能上超越仅依赖监督微调或预训练的模型。
智能体元年，处处都是智能体。甚至刚落幕的ISC.AI 2025第十三届互联网安全大会，主题直接就是“ALL IN AGENT”。
忘掉繁琐交互流程，也不用再蹲Veo 3了！ 现在分钟级高质量的AI创意大片，能够一键生成了。 比如一张人物图+提示词脚本，就能生成记者第一视角下采访西游记的视频特辑。
今年以来 Coding 领域的最大变量是 AI labs 们的加入，模型大厂纷纷发力，和创业公司共同竞争这一关键场景：两周前，all-in coding 的 Anthropic 更新了 Artifacts 功能，用户可以在聊天界面里直接生成、预览和编辑代码，实现类 vibe coding 的体验；
前些天，GPT-4o的多模态生图上线之后，引发全球AI社区广泛的关注，吉卜力图画全网风靡。
DreamTech，由牛津大学、南京大学等顶尖高校研究者组成的AI创业团队，在春节期间公布了他们在3D生成方向上的新工作成果——Neural4D 2.0（初版名为Direct3D），提出了创新性的3D Assembly Generation算法思路及更高效的模型架构
从代码补全到全流程开发，AI正以前所未有的速度改变软件开发的规则。本文深入解析了L1到L5五个等级的AI编程工具，展望了AI编程的全面自动化。
