发表于 ICML 2026 的 SSNA 研究提出，迁移学习中的源数据不必是真实图像或文本，随机生成的噪声也能在少量标注场景下带来正迁移。团队进一步给出 NAF 框架，在 CIFAR、Caltech、ImageNet 和 AG News 等任务上，相比 ERM 取得不同幅度提升。实验还显示，真正起作用的不是噪声的随机性，而是其在表征空间中的可分离类别结构。

Google DeepMind推出SIMA 2，结合Gemini 2.5模型实现虚拟世界自主交互。性能较前代翻倍，具备自我学习能力，被视为迈向通用人工智能的关键一步。对AI及机器人赛道影响深远。

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