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亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式

真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。

VoiceCraft 是多团队合作推出的零样本语音编辑与 TTS 开源项目。它能几秒克隆语音，实现编辑功能，支持零样本文本转语音，在真实场景音频中性能超 XTTS - v2、VALL‑E 等模型，解决了内容创作和编辑痛点。

微软基于Phi-4-mini版本，针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型，将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行快10倍，有诸多优点。

文章推荐5个Github开源项目。有基于Firefox内核的浏览器Zen Browser；跨平台划词翻译工具Pot；异步终端文件管理器yazi；局域网文件传输工具Snapdrop；网页管理服务器文件工具FileBrowser Quantum，各有亮点。

北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。

知名分析师郭明錤爆料，苹果正秘密研发7款头显，2025年M5版Vision Pro打头阵，2027年智能眼镜将席卷市场，1000万台出货量可期。苹果硬件实力强，但AI软件是瓶颈。

当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。

南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。

CourseAI介绍PP - StructureV3实战、能力、性能与架构。它在通用版面解析等方面能力强，更新PP - OCRv5提升准确率，超主流OCR方案，轻且速度快，但遇特殊情况需重新训练。

多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。