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“机器人一次性卖完太亏!”真机智能刘智勇:今年中国本体厂商将大淘汰,拼的是世界模型?
InfoQ采访真机智能刘智勇,探讨具身智能领域进展、技术瓶颈及商业方向。刘智勇指出,VLN技术有进展但导航成功率待提升,世界模型可提升机器人能力,2026年本体厂商将收缩,盈利是核心。
X爆火Overleaf科研辅助神奇PaperDebugger
当下学术写作借助大语言模型辅助时,流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统,寄生在 Overleaf 编辑器内,可完成多任务,解决现有工具不足。
刚刚,OpenAI发长文:找到缓解LLM撒谎的方法!
Google发布Gemini 3 Deep Think,ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》,介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等,也指出其局限。
Voices 能够让 Java 应用程序快速实现文本到语音转换
Voices 是开源文本转语音项目,为 Java 17 及以上应用设计,无需外部 API 或手动安装软件。可按字典或 OpenVoice 为不同语言生成音频,其使用 ONNX Runtime 加速,还介绍了使用方法和配置。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
一边秀肌肉,一边设围墙,NVIDIA 发布 OmniVinci,性能碾压 Qwen2.5-Omni,却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci,结合架构创新与数据合成流水线,训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一,却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证,引发争议。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
Thinking Machines 发布 Tinker API,实现灵活的模型微调
Thinking Machines公司发布Tinker API用于开放权重语言模型微调,可减少开发者基础设施开销。支持多种模型架构,集成LoRA,还发布开源存储库。虽有竞品,但Tinker侧重暴露低级原语,尚处封闭测试。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR:稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解,现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架,围绕几何约束与表面正则化设计,在多数据集超现有方法,兼顾精度、完整性与效率,为多领域提供支持。
直播预约 | LightMem:面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构,能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。