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邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
AI打通第一/第三人称视觉，跨视角视觉理解新SOTA｜ICCV 2025 Highlight
INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
“边说边思考”，Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型，开创“边说边思考”范式，实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集，经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略，性能超基础模型。
Claude Sonnet 4 支持百万上下文了，AI Coding 的想象力更大了
Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测，将推给更多用户。它支持复杂任务，有新定价和成本优化方案，获早期用户高度评价。
卡帕西预言成真！华人团队开源全AI操作系统：神经网络模拟Windows，预测下一帧屏幕图像
大神卡帕西曾预言“AI时代的图形用户界面”，受此启发，华人团队提出NeuralOS，靠RNN和渲染器模拟Windows，能预测下一帧屏幕图像。虽对键盘精细操作处理欠佳，但已开源，有在线体验版。
Mamba一作预告新架构！长文论述Transformer≠最终解法
Mamba一作将演讲整合成科普长文，探讨SSMs和Transformer模型权衡之术。认为Attention非万能，Transformer是阶段性最优。几天后将发布新架构，能与Transformers兼容，还回顾了两模型特点及结合优势。