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The Batch: 929 | Qwen3.5 超越更大模型，领跑视觉基准测试

阿里巴巴发布 Qwen3.5 系列，含 8 个开源权重的视觉 - 语言模型。其小模型表现超大体量 OpenAI 开源权重模型，在视觉任务中整体出色，部分在语言任务也有竞争力。虽团队有人员离职，但阿里承诺加大 AI 投入。

LeRobot v0.4.0 正式发布，带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统；支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真；还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性，上线了机器人学习课程。

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。

网页自动化常遇页面更新脚本报废等难题，而开源工具Skyvern不走传统XPath/DOM路子，用视觉+大语言模型理解网页，能自适应改版，功能丰富，安装运行简单。

端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。

这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。

今日凌晨阿里开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker两款新模型，专为文本表征等任务设计，支持119种语言。测试显示其性能出色，在多语言文本表征和排序任务中超越众多模型，还采用了多种创新设计与训练方法。

清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见，浏览量达40w+。此前他有求必应，网友热情参与。这次评论区多要视觉能力，因GLM-5.2是纯文本模型，而对手多为多模态。

现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。