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训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。
AI正在淘汰“中间层”！昆仑万维方汉：要么冲进前10%，要么学会“向下兼容”
InfoQ专访昆仑万维方汉，他认为AI将推动“智能化”，是全面提升行业效率的“催化剂”，会淘汰“中间层”从业者。企业应快速试错，出海要选好市场、做好本地化。此外还探讨了开源、AI应用等话题。
谷歌AlphaGenome横空出世！40亿年生命代码一键破解，或再夺诺奖
谷歌DeepMind发布AlphaGenome，可一次读取100万个DNA碱基，预测基因突变。它以长DNA序列为输入，预测数千种分子特性，克服了现有模型在序列长度和分辨率间的取舍问题，有望推动生物学研究和新疗法诞生。
谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device，它能离线运行，操作能力强，可在多种机器人本体部署，解决网络问题，性能、适应能力出色，还开放了SDK。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。