LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。
为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
在这一背景下，清华大学与生数科技（Shengshu AI）团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究，先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果：
在量子位智库的观察中，AI知识助手remio正在尝试这一方向。remio主打无感和自动化，致力于变成记忆和用户同频的第二大脑。主打能够在用户无感知的情况下，实时、自动化地采集用户所需管理的信息，为用户创造更加轻松顺畅的使用体验。
国际奥赛又一块金牌，被AI夺下了！在国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT-5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手，在理论和数据分析测试中，拿下了最高分。在理论考试上，Gemini 2.5 Pro总体得分85.6%，GPT-5总体得分84.2%；
机器之心报道 编辑：泽南 真正实用化的生成式 AI，应该是这个样子 —— 作为助手可以帮你代打电话，根据你的选项进行应答，还能引导对方转人工： 功能覆盖多个场景，连接大量第三方应用，实现多智能体的一键
