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科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界

UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。

今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。

香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。

Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。

NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。

Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。

在电商和数字营销领域，现有框架呈现效果不佳。字节推出DreamActor - H1框架，基于扩散变换器，集成Seaweed - 7B模型，能生成高保真人机交互视频，有效果突破但也存在局限。

MinerU是上海人工智能实验室推出的开源数据提取工具，能将多模态文档解析为Markdown，支持精准提取图片、表格、公式，具有多语言支持、高性能等特点，应用场景广泛，还开源免费。

Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙，2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻，称当前处第40格，前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标，Anthropic或在RSI取得进展，且重视人才文化。