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Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式

陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。

NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。

Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。

谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。

ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件，构建科研任务集合，评估智能体在科学任务上的表现，发现现有模型在科研工作流中远未成熟。

英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。

基于20万微软Copilot使用数据的研究指出，AI能支持研究、写作和沟通任务，但无法完全胜任单一职业所有任务。Copilot执行任务多为解释型，写作和信息收集任务满意度高，语言和创作类职业受影响大。

OpenAI发布云端AI编程智能体Codex，由codex - 1加持，多任务并行，半小时可干完数天软件工程任务。它能完成多项编程任务，还与GitHub集成。已向部分ChatGPT用户开放，Codex CLI也有更新。

东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。

苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。