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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。

Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。

在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。

世界模型研究中，不同任务存在接口不统一等问题。北大DCAI课题组联合多方推出OpenWorldLib推理框架，整合多模态能力，构建标准化接口体系，在多任务上评估效果良好，降低研发门槛。

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。

英伟达在华盛顿GTC大会开源OmniVinci全模态大语言模型，实现视觉、音频、语言统一理解。它性能超竞品，架构有创新，数据引擎庞大。实验有重要洞察，在多场景表现佳，代表全新AI范式。

当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。