ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力

科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。

从OpenAI回国的90后姚班博导，打造了国内首个开源Agent训练框架：从OpenAI团队解散与重组，看智能体十年沉淀

本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究，回国后投身学术与创业，打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验，探讨创业、技术发展等问题。

对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds

本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。

3D-R1：让AI理解3D世界的下一步

文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。

VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！

近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。

全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注

康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。

新赋能•创生态 | 首钢园“产业跃升计划”发布会举办

在数字浪潮下，新质生产力成核心变量。5月28日，首钢园“产业跃升计划”发布会召开。其正构建“1+3+X”产业体系，园区已聚800余家科创企业。会上多位专家分享，还签约伙伴构建企业全生命周期服务体系。

4月30日凌晨，Meta举行首届AI开发者大会LlamaCon，推出Meta AI聊天机器人应用程序与ChatGPT竞争，发布Llama API。Meta试图强化开源模型生态系统以限制OpenAI发展，扎克伯格与微软CEO还探讨了开源闭源模型生态等内容。

Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。

一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠

长期以来，机器人系统多依赖专有模型，场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场，它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景，回应了通用泛化命题。