如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
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。
还在担心机器人只能机械执行、不会灵活应变？
近年来，视觉 - 语言 - 动作（Vision-Language-Action, VLA）模型因其出色的多模态理解与泛化能力，已成为机器人领域的重要研究方向。尽管相关技术取得了显著进展，但在实际部署中，尤其是在高频率和精细操作等任务中，VLA 模型仍受到推理速度瓶颈的严重制约。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队提出通过创新模型架构来提升性能，其SPACE模型引入新架构，提升了DNA基础模型的性能与泛化能力，在多项测试中表现优异。
MoCa框架把单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型，通过持续预训练和异构对比微调，提升模型性能和泛化能力，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
最少只用2张图，AI就能像人类一样理解3D空间了。ICCV 2025最新中稿的LangScene-X：以全新的生成式框架，仅用稀疏视图（最少只用2张图像）就能构建可泛化的3D语言嵌入场景，对比传统方法如NeRF，通常需要20个视角。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
通过单阶段监督微调与强化微调结合，让大模型在训练时能同时利用专家演示和自我探索试错，有效提升大模型推理性能。
