AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。
他们决定，把liblib升级到2.0，有新的品牌，有新的logo，有新的界面，有新的功能。liblib，国内最著名的模型开源社区，也是国内之前最大SD生态开源社区没有之一。但是这些东西都不重要。
马斯克的xAI也入局世界模型了！据《金融时报》（FT）报道，为了增加这场“世界模型大混战”的赢面，今年夏天，xAI已经从英伟达挖来了多名资深研究员来助阵。另一边，在悄然下场世界模型后，马斯克几天前又在𝕏上再次重申了去年定下的那个“小目标”——
InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下文任务的效率与质量。从短到长低成本「无缝切换」，预填充与解码双阶段加速，释放长上下文的真正生产力。
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
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：
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
Gemini 3.0更近了！网友爆料称，谷歌下一代旗舰模型将在10月22日发布。一些拿到内测资格的开发者，放出了最全面的demo，Gemini 3.0能做到一次性直出网页、游戏、原创音乐等。前端开发，再也不需要人类。
