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Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO

Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

介绍开源工具 VibeTunnel，它能把浏览器变 Mac 终端，支持远程操控。零配置、跨设备、实时同步，无需 SSH 密钥等。有跨设备访问等多种特性，给出不同系统安装方法和使用步骤。

浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。

大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。

超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。

五一将至，为避免假期工作内耗，可安装百度智能云打造的AI助手DuMate。它支持多模态理解与生成，能跨应用完成复杂任务。经测试，它可高效处理整理文件、生成报告等工作，还能并行处理多项任务。

银河通用联合多所大学发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自主导航。它全场景、多任务、跨本体，重新定义导航逻辑，有技术创新和庞大训练数据，还衍生应用模型推动具身智能商业落地。

伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。

《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。