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视觉+语言+动作！超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限，港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤，有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型，还建立新基准评估多个模型。
Claude Code + Kimi K2全栈开发教程，1小时上线「"丑咪"挑战赛」！
作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验，介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧，认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错，适合作为Coding模型。
从Manus热潮看中国科技出海：新加坡能否成最佳首站？
AI Agent 公司 Manus 将总部迁至新加坡，凸显其优势。白鲸开源创始人郭炜分享中国科技企业出海经验，对比 A、B 路径，分析中美市场差异，探讨中国软件市场优劣势，还阐述开源商业化及新加坡作为出海首站的价值。
马斯克Grok 4逆天跑分泄露，「人类最后考试」豪取45%全场第一！
Grok 4跑分提前泄露，在「人类最后考试」中得分高达45%，远超Gemini与Claude，成为当前测试中最强模型之一。马斯克表示Grok 4以「第一性原理」构建推理机制，有望改写LLM格局。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。