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OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？

OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。

MIT助理教授唐皓凝构建可相对运动的双层纳米光子系统，将机械运动变为可定量科学变量。2024年，她和合作者集成光谱仪和偏振仪功能。她想发展可编程光子架构，还把AI作工具。

安克创新2023年决定All in AI，探索适配内部运营与新的产品形态。这两年有项目放弃也有成果，如代码采纳率突破50%。其评估AI落地可行性关注业务、技术、团队成熟度，还采取差异化管理应对创新的ROI问题。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

介绍开源工具 VibeTunnel，它能把浏览器变 Mac 终端，支持远程操控。零配置、跨设备、实时同步，无需 SSH 密钥等。有跨设备访问等多种特性，给出不同系统安装方法和使用步骤。

信息碎片化时代，last30days开源AI工具聚合各平台“人群智慧”，按真实人群参与度打分合成摘要。它能搜索多平台，v3版有智能搜索等新功能，输出HTML摘要，优点多且易上手。

开源君分享简单轻量的开源项目Sampler，它能通过YAML配置文件实现系统指标监控与可视化，支持多平台，收获12.6K star。其有简单易用、跨平台等特色，安装后创建配置文件即可使用。

在量子位MEET2026大会上，光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据，仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施，建立全栈仿真平台，还打造多个“爆品应用”，为具身智能发展提供支撑。

过去一年大模型写代码能力提升，人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失，SwingArena填补空白，将博弈引入评测，设计检索增强流水线，其开源后或成评估AI编程能力新工具。

多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。