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工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
凌晨，Qwen又更新了，3090就能跑，3B激活媲美GPT-4o
Qwen凌晨更新，Qwen3 - 30B - A3B有新版本Qwen3 - 30B - A3B - Instruct - 2507。仅激活3B参数，实力媲美谷歌Gemini 2.5 - Flash和OpenAI的GPT - 4o，在多项测试中提升显著，已在魔搭社区等平台开源。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
刚刚，GPT-5内测抢先泄露！推理强到离谱，智商被曝140超越人类天才
周五凌晨，GPT-5、GPT-5 Mini和GPT-5 Nano将推出，全网可通过API和ChatGPT访问。GPT-5基准测试结果疯传，实测表现出色。同时，OpenAI发布开放权重模型GPT-oss，登顶开源王座，外媒分析其豪赌开源原因。
马斯克20亿送Grok 4上火星！20万GPU造宇宙大脑，一句话生成3D黑洞
发布72小时，Grok 4爆红硅谷，2分钟可部署游戏，一句话直出完整动画。xAI成立两周年，马斯克SpaceX将投20亿，或把模型送上火星。Grok 4算力强，多项基准测试刷新SOTA。