在生成式 AI 技术日新月异的背景下，合成语音的逼真度已达到真假难辨的水平，随之而来的语音欺诈与信息伪造风险也愈演愈烈。作为应对手段，语音鉴伪技术已成为信息安全领域的研究重心。
在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
大模型的通用性和泛化性越来越强大了。
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。
近日，腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测（AI-Generated Image Detection）泛化问题上展开研究，提出Dual Data Alignment（双重数据对齐，DDA）方法，从数据层面系统性抑制“偏差特征”，显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
视觉-语言-动作模型（VLA）在机器人操控领域展现出巨大潜力。通过赋予预训练视觉-语言模型（VLM）动作生成能力，机器人能够理解自然语言指令并在多样化场景中展现出强大的泛化能力。然而，这类模型在应对长时序或精细操作任务时，仍然存在性能下降的现象。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
随着生成式 AI（如 Sora）的发展，合成视频几乎可以以假乱真，带来了深度伪造与虚假信息传播的风险。现有检测方法多依赖表层伪影或数据驱动学习，难以在高质量生成视频中保持较好的泛化能力。其根本原因在于，这些方法大都未能充分利用自然视频所遵循的物理规律，挖掘自然视频的更本质的特征。
当前机器人领域，基础模型主要基于「视觉-语言预训练」，这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是，机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗？我们能预测这种提升吗？
