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统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。
美国ATOM报告：Qwen称霸武林，中国统治开源世界
美国ATOM报告显示，2025年夏中国开源语言模型超美国，下载、使用量差距显著。Qwen成王者，DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶，报告引入新指标衡量模型热度。
Anthropic宣布练出神话级模型：Claude Mythos，代码和黑客能力吊打opus4.6，不向公众开放！
Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。