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AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”，在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构，提出“上下文工程”学科框架，通过实验揭示智能发展规律，为AI发展指明新方向。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
GPT-4o连验证码都解不了？？SOTA模型成功率仅40%
MetaAgentX团队推出Open CaptchaWorld平台，用于测试Agent解验证码能力。实测SOTA多模态模型成功率低，如GPT - 4o也被难住。该平台特点多样，揭示了当前Agent短板及模型设计新方向。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
当人形机器人还在画饼，这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时，微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点，实现降本增效，落地版图不断扩大，还构建技术护城河，未来将迈向群体智能。
小扎忍痛，亲口宣告了元宇宙的死亡
扎克伯格的「元宇宙」执念向现实低头，Meta计划削减Reality Labs元宇宙部门人力，将资源倾斜至AI智能眼镜。此前Reality Labs四年亏超700亿美元，而智能眼镜销量火爆。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
HuggingFace要卖！880亿待价而沽
据Business Insider消息，全球最大AI开发者平台之一HuggingFace预计超130亿美元“卖身”。它是“AI界的GitHub”，连接多方，资本已追投6轮。AI资本正转向控制开发者入口平台，收购利弊待察。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。