亚马逊推出Nova Forge 企业可早期注入数据定制专属模型
亚马逊在re:Invent2025大会上发布Nova Forge服务，允许企业在Nova模型训练周期的任意阶段深度注入专有数据，打造既保留前沿推理能力又深刻理解业务语境的专属“Novellas”模型，解决了企业知识融合的长期难题。
千问APP升级学习大模型 拍照答疑更精准
千问APP推出基于Qwen3训练的全新学习大模型Qwen3-Learning，具备拍照答疑、跨文化多语言解题、作业批改等功能，覆盖从小学到高中的全学科，支持印刷体和手写体识别。同时，APP还提供免费的Qwen-Image模型和万相视频生成模型，自公测以来下载量已突破1000万，展现了AI在教育领域的创新应用和巨大潜力。
商汤开源NEO架构：数据量锐减九成，多模态模型性能仍领先
商汤科技联合南洋理工大学S-Lab发布原生多模态架构NEO，通过全新设计实现像素到Token的连续映射，数据需求仅为业界平均的1/10，在多个基准测试中取得SOTA性能，并开源模型权重与训练脚本。
武大推出RGMP框架 泛化成功率87% 数据效率提升5倍
武汉大学团队提出RGMP框架，将几何语义技能推理与视觉运动控制相结合，显著提升人形机器人的环境适应能力。该框架在泛化测试中成功率高达87%，数据效率较现有最优模型提升5倍，为低成本、高效率的机器人训练提供了创新解决方案。
DeepSeek双模型重磅开源 长文本与深度思考能力再突破
DeepSeek发布V3.2双模型，标准版在128k上下文场景下与GPT-5互有胜负，深度思考版在多项基准测试中与Gemini3Pro打平。核心升级转正稀疏注意力（DSA）将长文本计算复杂度降至线性，显存占用下降40%，推理速度提升2.2倍，首次实现开源模型百万token单卡推理。模型已开源并允许商业化，下一步将开源DSA内核与RL训练框架，推动开源阵营在长文本与推理能力上冲击领先地位。
Mistral AI推出Mistral 3开源模型：128K上下文、单A100运行，价格仅为GPT-4o一半
Mistral AI发布Mistral 3系列开源模型，包括3B、8B、14B及最强的Mistral Large3，支持128K上下文长度，在单张A100上即可运行。新模型在性能基准测试中与Llama3.1相当，定价仅为GPT-4o的一半，旨在为开发者和企业提供高性价比的AI解决方案。
登顶T-RO！清华仿生“海龟”机器人，实现水陆动态环境全自主适应
清华大学研发出智能仿生两栖龟形机器人IBATR，能通过视觉-触觉融合感知系统以99.17%的准确率识别地形，并自主切换步态，实现水陆动态环境的全自主适应。该机器人采用轻量化设计，结合贝叶斯优化算法，在复杂海岸带等场景展现出高机动性与强稳定性，相关成果发表于国际顶级期刊。
机器人学的“范式转移”：超材料正重新定义“智能”，让本能先于思考
本文探讨了超材料如何赋予机器人身体本能，通过设计材料的微观结构，使机器人能够实现感知、驱动和计算的本体化。文章分析了传统机器人系统的局限性，并介绍了超材料的三大设计原则，包括力学启发架构、重构结构等，展望了未来机器人在救援、航天等领域的应用前景。
破解机器人的“小型化魔咒”？“折纸”骨架给出完美答案：更小、更强、更高效
本文介绍了首尔大学研究团队在《Science Robotics》上发表的折叠卷绕式波纹（FoRoGated）结构创新成果。该结构结合折纸与编织技术，解决了机器人伸缩机构既要紧凑存储又要高承载的核心矛盾。通过平行条带柔性编织连接，实现了多层卷绕时的平滑滑动与高强度支撑，使机器人能在0.73米高度下展开至3.43米，承载12.5公斤负载。这项技术为仓储、救援及太空探索机器人提供了突破性解决方案。
快手旗舰 Keye-VL-671B-A37B 重磅发布，多模态推理能力实现新突破
快手发布新一代旗舰多模态模型Keye-VL-671B-A37B，该模型具备'善看会想'特性，在通用视觉理解、视频分析和数学推理等核心能力上实现突破。采用DeepSeek-V3-Terminus作为基座，通过三阶段预训练和系统优化，显著提升了多模态理解与复杂推理能力。未来将强化多模态Agent能力，支持工具调用和深度思考，推动多模态AI向更通用、可靠的方向发展。
昆仑万维正式推出Mureka V7.6 与 O2 模型发布，更高质量和更具创新性
昆仑万维正式发布Mureka V7.6和O2模型，标志着AI音乐创作进入新时代。新版本在音乐生成质量、编曲能力和音质方面实现显著提升，特别优化了中文歌曲的演绎效果和情感表现。同时增强了系统速度与稳定性，支持大规模商业化应用，推动AI音乐向实时互动和协作方向发展，已吸引全球近700万用户注册体验。
大模型“幻觉”终结的开始？Meta CoT验证器发布，推理可靠性迎来分水岭
Meta AI实验室发布基于Llama3.1的CoT-Verifier模型，创新性地采用白盒方法分析AI推理过程。该工具通过TopK转码器机制和CRV方法，深入解析推理步骤的归因图结构特征差异，不仅能预测推理错误，还能通过定向干预纠正错误，为提升大型语言模型推理能力提供全新视角。
IMO金牌成AI试金石？DeepSeek-Math-V2的突破，让学术界重新审视AI极限
DeepSeek正式发布DeepSeek-Math-V2开源数学推理模型，这款6850亿参数的MoE模型成为全球首个达到国际数学奥林匹克金牌水平的开源AI。模型采用创新的‘生成-验证’双模型闭环机制，通过实时逻辑审查和自我修正实现真正的可自我验证能力。在2025年IMO竞赛中取得83.3%正确率获得金牌，在普特南数学竞赛中更是取得118/120的近乎满分成绩，全面超越此前所有公开模型。
虚拟偶像的“集体舞”有解了！三校联手推出AI编舞模型，一首歌驱动全场
南理工、清华和南大联合研发的TCDiff++模型突破群舞生成技术瓶颈，通过团体舞蹈解码器和步法适配器的两阶段设计，解决了多舞者碰撞、脚部滑动和长序列生成不连贯三大难题。该端到端模型能够根据音乐自动生成高质量、和谐的群舞表演，支持分钟级长序列生成，显著提升舞蹈动作的真实性和群体协调性。
阿里巴巴开源 Z-Image 图像模型：支持中英双语文字渲染
阿里巴巴通义实验室开源Z-Image图像生成模型，仅6B参数实现接近20B模型的视觉质量。采用单流DiT架构，支持中英双语文字渲染，8步采样即可生成高清图像，显存占用低于16GB。模型包含Turbo、Base和Edit三大变体，在消费级显卡上流畅运行，显著降低AI图像生成技术的应用门槛。
