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因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120

因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。

美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。

机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。

小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。

Hugging Face宣布其核心微调库TRL集成RapidFire AI，重构大模型后训练阶段工作流。RapidFire引入超并行实验引擎，提升实验验证速度，解决算力受限团队的调参难题，带来效能质变。

视频虚拟试穿技术受关注，但现有方法有局限。字节推出DreamVVT框架，基于扩散变换器，分两阶段试穿，能应对多种复杂场景，不过也存在依赖遮罩、复杂动作表现不稳定等问题。

上海人工智能实验室与新加坡南洋理工大学合作研发 Evaluation Agent，它能按需评估视觉生成模型，有可定制、高效率等优势。框架分提案和执行两阶段，评估结果佳，未来将拓展功能。

长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。

本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。

大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。