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LeCun八年前神预言，大模型路线再颠覆？OpenAI宣告：强化学习取得稳定性突破
OpenAI发布强化微调(RFT)API，只需几十个高质量样本即可定制专家模型。相比标准指令调优，RFT通过成千上万epochs让模型学习新行为，稳定性提升。技术实现尚不明确，但已显示出在基础语言模型上的潜力。
AI 独角兽阶跃星辰完成数亿美元融资，国产 AI 六小龙迈入决赛圈
大模型独角兽阶跃星辰完成数亿美元B轮融资，将用于研发基础模型和加强多模态能力，并通过产品生态服务C端用户。公司已发布多个自研基座模型并在多项评测中表现优异。
阶跃星辰完成数亿美元 B 轮融资，发力「超级模型」+「超级应用」
大模型公司阶跃星辰完成数亿美元融资，用于研发基础模型并强化多模态和复杂推理能力。其基座模型在国内领先，涵盖从理解到生成的全系列，并在国内外权威榜单上表现优异。
时序预测再出新范式！华东师大提出DUET：「双向聚类」新设计，性能刷新SOTA！ KDD 2025
DUET创新性地引入了时间维度和通道维度的双向聚类架构，有效解决了多变量时间序列预测中因时序分布漂移导致的时间模式异质性和复杂通道间关系难以动态建模的问题。
谢赛宁：Thinking in Space
纽约大学谢赛宁团队提出研究新视角：视频空间推理。他们构建了一个全新的基准，涵盖多种视觉-空间智能任务，并通过自动化生成的自标注数据测试AI表现。结果显示当前MLLMs在视觉-空间智能上表现不佳，但仍表现出色。
AAAI 2025｜时间序列演进也是种扩散过程？基于移动自回归的时序扩散预测模型
上海交通大学和东方理工的研究团队提出了一种新的自回归移动扩散模型（ARMD），旨在解决当前基于扩散的时间序列预测方法在时间连续性上的不足。ARMD 模型利用历史数据预测未来，通过滑动操作生成中间状态，与传统方法不同的是，它实现了采样和预测目标的统一，提升了时间序列预测的效果。