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从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布：以小博大，刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。
陶哲轩经费被断供，在线发帖自证数学有用
菲尔兹奖得主陶哲轩就职的UCLA科研经费被冻结，个人研究及应用数学研究所IPAM失去资金支持，还遭网友质疑其学术成果价值。他开新帖以“压缩感知”研究为例，力证数学研究回报，并将视野扩展到AI大模型。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
困住医疗AI的死循环，终于有国产玩家跑通了
文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境，整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色，其构建自强化循环体系，跑通死循环，或使行业马太效应渐显。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
AI如何重塑大厂成熟业务？百度文库GenFlow打了个样
文章讲述百度文库借助AI从“资源下载站”变为“智能生产力平台”。其转型体现在产品定位重构、挖掘用户需求、跨业务协同。GenFlow2.0打通文库与网盘，提升体验、重塑边界，证明非核心业务也能价值重生。
具身大满贯还全开源！原力灵机DM0.5登顶RoboDojo，且clone且珍惜
原力灵机的DM0.5登顶具身评测RoboDojo，在记忆维度表现突出，还在其他权威评测中成绩优异。它有强泛化能力，在多场景表现佳。其从数据、架构、效率全面升级，且全面开源，赋能具身生态。