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当LeCun还在「画饼」，中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了
具身智能突破「遥操作」数据桎梏，商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。它是多模态理解 - 生成 - 预测一体化，有强物理感知力，还解决了空间感和时间记忆问题。
「AI大模型时代的CIO」云栖专场： AI实战者与落地破局者的坦白局
云栖大会「AI大模型时代的CIO」专场，探讨企业AI落地难题。虽搭上AI电梯是趋势，但企业落地有不确定性，如组织架构不匹配等。多位实战者分享经验，给出RIDE等解法，助企业破局。
清华等发布UltraRAG 2.0，仅用50行代码解锁RAG高性能开发
大语言模型存在“知识截止”问题，RAG技术应运而生，成为大模型落地主流方案。但随着需求提升，其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0，仅50行代码实现同等功能，降低开发门槛，性能提升，还能落地多种场景。
重新定义检索！一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了！用音频搜视频、文本找音乐！
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型，支持跨模态检索，能直接处理音视频原始数据，保留细节，检索速度快，还具备轻量高效等特性，适用于多场景。
为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。
视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
一场文心大模型的「AI马拉松」
2025 年模型能力至关重要，百度在基础模型研发持续投入。百度 AI Day 上，吴甜解读文心新模型技术，文心 X1 Turbo 推理强、成本低。百度技术体系完备，未来看好多模态与智能体，降成本促应用生态发展。