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对话RoboScience邵林：VLOA大模型如何突破具身智能泛化瓶颈
本文对话RoboScience联合创始人邵林，探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路，对比VLA，还谈及范式、难点及落地场景等，强调以人中心、做有温度技术，重视模型落地。
Grok最新模型吃上Cursor「加餐」，马斯克：Coding实现巨大改进
马斯克在X上透露，xAI的Grok基础模型V9 - Medium（1.5T）完成训练，预计2 - 3周后发布，训练加入大量Cursor数据。同时，xAI的AI编程代理工具Grok Build进入早期Beta测试阶段。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
开源仅一周，鹅厂文生图大模型强势登顶，击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0，开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等，位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色，技术上也有诸多创新。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难？
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限，介绍“LX0.1”AI专家助手构建，还提及分层评测、人机协同等优化，最后展望AI在云迁移的未来方向。
Gemini再揽金牌，力压大学学霸，AI数学推理时代来了！
苏黎世联邦理工学院博士生在大学生国际数学竞赛（IMC）测试了Gemini三种模式，其表现远高于金牌门槛，远超普通大学生。研究人员还从模型输出提取见解，展现了Gemini在数学推理上的优势，凸显AI数学推理能力日益强大。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏，我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0，经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色，能产出电影质感画面，且价格有竞争力，但物理拟真短板明显，已具影视工业应用潜力。