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百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈，我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示，Agent发展还需十年，离像实习生工作还差很远，要解决诸多能力问题；他认为强化学习糟糕但其他方法更糟，还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
Fable 5解禁即翻车！写一行代码就降智，开发者破防
消失19天的Fable 5解禁即翻车，因过度审查和双标机制，让开发者破防。但抛开护栏，它执行复杂任务能力强。A社同期发布的Sonnet 5也遭群嘲，此外，A社还提出评估框架并向政府让步。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
凌晨，OpenAI 与亚马逊云科技史上最大联合发布来了
4月29日凌晨，OpenAI与亚马逊云科技联合发布多个新动态，如OpenAI旗舰模型进Bedrock预览、Amazon Bedrock Managed Agents预览等。双方合作让Agent有持久化记忆，还推出多项产品，亚马逊云科技成MaaS一极。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。
视频生成Prompt何须仅是文字！字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。