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T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。
开源音视频同步SOTA基座：极简的单流架构，2秒出片
AI视频生成迈入音视频同步新纪元，闭源巨头已展实力，而上海创智学院与Sand.ai联合发布的开源音视频生成基础模型daVinci - MagiHuman，以极简单流架构，2秒就能在1张H100显卡上生成精准音视频同步画面。
Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。
Meta开源史上最强语音“基座模型”：一口气支持1600+种语言
Meta AI FAIR团队发布Omnilingual ASR模型套件，能为超1600种语言提供自动语音识别能力。它引入新架构提升性能，改变引入新语言范式，还发布相关数据集和模型，与全球伙伴合作。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。
我用 GLM-5.2 读 148 万字资料：一天读懂一个知识
作者用 GLM-5.2 处理 148 万字 Transformer 资料，它生成可打开的 HTML 阅读页，将内容排成理解路线。GLM-5.2 在评测榜单中进入第一梯队，主打 1M 上下文，还分享了使用该模型处理资料的具体做法。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。