近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
大模型最让人头疼的毛病，就是一本正经地「瞎编」。过去，只能靠检索补丁或额外训练来修。可在NeurIPS 2024 上，谷歌抛出的新方法SLED却告诉我们：模型其实知道，只是最后一步忘了。如果把每一层的「声音」都纳入考量，它就能从幻觉中被拉回到事实。
不牺牲任何生成质量，将多模态大模型推理最高加速3.2倍！ 华为诺亚方舟实验室最新研究已入选NeurIPS 2025。
TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销，使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。
答案或许渐渐清晰。李飞飞团队与斯坦福 AI 实验室正式官宣：首届 BEHAVIOR 挑战赛将登陆 NeurIPS 2025。这是一个为具身智能量身定制的 “超级 benchmark”，涵盖真实家庭场景下最关键的 1000 个日常任务（烹饪、清洁、整理……），并首次以 50 个完整长时段任务作为核心赛题，考验机器人能否在逼真的虚拟环境中完成真正贴近人类生活的操作。
AI顶会真的爆仓了！NeurIPS 2025双会场扩容后，仍hold不住近3万篇投稿暴击。如今，SAC大规模砍论文，已被录用约400篇论文惨遭拒收，研究者原地心碎。
LLM真是把审稿人害惨了！NeurIPS 2025评审结果公，全网都被「谁是Adam」爆梗淹没。更离谱的是，有人的审稿建议中，残留了AI提示的痕迹。
DeepSeek带火知识蒸馏，原作者现身爆料：原来一开始就不受待见。称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》，当年被NeurIPS 2014拒收。
大连理工大学的研究人员提出了一种基于Wasserstein距离的知识蒸馏方法，克服了传统KL散度在Logit和Feature知识迁移中的局限性，在图像分类和目标检测任务上表现更好。
