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别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
从 IROS 2025谈起，智能机器人何时迎来「GPT式爆发」？ | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等，还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
「看」能否取代「读」，为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能？
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念，以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响，有望解决长上下文经济性难题等。
Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。
谢赛宁新作：VAE退役，RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束，RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器，能提供高质量重建结果，有语义丰富潜空间，支持可扩展架构，收敛快，在ImageNet图像生成效果强劲。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
3D生成到达3.0阶段，不止提升行业渗透率，也正催生3D原生新玩法 | 对话3D生成平台Tripo
AI 3D生成领域前景广阔但也有疑惑焦虑。量子位智库对话VAST创企，其创始人与CTO分享3D原生玩法、落地场景，还谈产品开发、需求发掘等认知，Tripo平台已覆盖众多用户。