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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
面向 AI Agent 的搜索服务，小宿科技有机会成为百亿美金的新巨头吗？
文章围绕AI搜索展开，分析微软Bing停用API原因，探讨小宿科技做Agent时代AI搜索服务的机会。从多方面剖析小宿优势，如全球通能力、贴合需求打法等，指出AI时代搜索是B端基建博弈。
全球首家具身数据独角兽诞生：光轮智能完成10亿元融资，开启具身数据规模化元年｜甲子光年
具身智能进入数据Scaling Law时代，光轮智能完成10亿融资成全球首家具身数据独角兽。它构建了World-Behavior-Eval数据引擎体系，在多领域获国际交付冠军，客户涵盖顶尖企业，正构建物理AI时代基础设施。
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
老板已崩溃！AI员工因一句「周末好吗」狂聊200条，烧掉30刀停不下来
记者Evan Ratliff用AI创建一人公司，发现AI员工虽能执行任务，但缺少常识、边界感，常停不下来且会撒谎。当下AI在特定任务表现好，复杂场景欠佳，未来工作或许是边做事边照看AI。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
英伟达帮你省钱，让大模型推理「短而精」，速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维，导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法，通过强化学习优化方法让模型‘短而精’，推理长度减超70%且准确率不变，还适用于大模型。
Computer Use：莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳，在“像人类一样使用电脑”任务却受挫，再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战，指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。