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不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
刚刚，Sam Altman宣布：GPT-5即将发布
Sam Altman在X上宣布OpenAI通用推理系统在2025年IMO达金牌水平，同时透露GPT - 5即将发布。OpenAI研究员Alexander Wei介绍突破细节，模型解决多道题获35分。GPT - 5是实验模型，有金牌能力的版本还需等待。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠，比人类还会做生意！躺赚时代要来了？
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench，测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大，Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳，人类基线在可靠性上表现较好，各模型长周期表现波动大。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等：膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大，传统标度律有误差。本研究结合实验与理论，研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰，提出改进标度律，还构建混合监测框架实现准确预测。