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Meta扩张继续！挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员，收购语音初创公司PlayAI

据报道，Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员，还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛，想补足短板，其超级智能团队未来表现值得关注。

北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。

研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。

日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。

英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。

金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。

前端开发中AI生成代码质量参差不齐，ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建，是面向设计工程师的UI技能集合，将开发经验转化为规则，通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码，已获4.8k Stars。

多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。