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Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
国内卖得很好的智能硬件产品，为什么一出海就不行了？
中国智能硬件产品国内畅销，出海却遇阻，原因在于路径依赖致战略错位。未来十年是‘中国品牌’置换‘中国制造’关键期，Cismea 作为品牌孵化平台，助力中国品牌扎根北美主流市场。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
AI智能体也有「蜘蛛感应」，防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累，研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架，利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%，在主流数据集和新基准测试中表现优异。
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理，用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统，代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议，架构篇剖析内部机制，最后提及 Agent 化拓展功能。
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。
告别通用具身模型崇拜：具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。
Sam Altman：超级智能近在眼前！OpenAI官方13页蓝图引爆海外社区
OpenAI CEO Sam Altman 在 Axios 采访中称超级人工智能到来比预期快，社会需新契约管理。OpenAI 提出‘智能时代的产业政策’，含设公共财富基金、征机器人税等提案，还谈到下一代大模型。