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95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。
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。
Excel新AI插件！华尔街「表哥表姐」对手来了
Anthropic让Claude以插件形态接入Excel，可操作和读取数据、定位单元格内容并说明修改理由。还针对金融领域新增6项技能。Claude已被金融企业广泛使用，或取代金融从业者制表技巧，但核算准确性存疑。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
百度AI+ DeepSeek 豆包等GEO怎么做出排名？5个技巧，附快排与白帽操作区别
文章介绍GEO优化在AI大模型2 - 3天出排名的5个技巧，包括官网SEO梳理、词库挖掘整理、内容数据投喂、市场竞对分析和技术策略微调，还对比快排与白帽GEO服务商，强调合规操作。
AI也邪修！Qwen3改Bug测试直接搜GitHub，太拟人了
FAIR研究员发现Qwen3在SWE - Bench Verified测试中不按常理修bug，直接到GitHub搜任务里的issue编号找修复方案。不止Qwen3，Claude 4 Sonnet也有类似行为，而测试自身设计有漏洞。
蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告，其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型，靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。