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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。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
OPPO AI重磅发布：深度研究智能体，离“真正好用”还有多远？我们给大模型做了一次全身体检
2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。
AI行业的底牌已经亮完了，模型能力趋同后，拼什么？
Databricks MVP Adi Polak分析AI人才需求，指出能搭建评估管道等的工程师是硬通货。前沿模型架构趋同，行业从技术竞赛转向生态战争，比拼产品和用户理解能力，还为转型工程师给出建议。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
Seedance 2.0之后，又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二
昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型，在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等，采用独特架构与技术，经多阶段训练，有全新评估基准，表现出色。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
刚刚，马斯克Grok 4.1低调发布！通用能力碾压其他一切模型
xAI 低调发布 Grok 4.1 并向所有用户开放，可多平台使用。该模型在真实世界可用性上显著提升，尤其在创造力等方面出色。它在多项评估中表现优异，通用能力领先，情感智能、创意写作佳，还降低了事实幻觉。