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让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫！8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
一张图生成雕刻级 3D 模型，效率拉满，绝了！
Hi3D是商品级3D模型生成工具，在Hugging Face上连续三周霸榜下载第一。其2.0版本能自动补全不可见结构、消除环境光干扰、优化人像细节。操作简单，还有多种玩法场景，官方还提供兑换码福利。
别再乱学AI了！我花7天实践了张Zara的方法，从此告别焦虑
作者实践张Zara的AI学习法后告别焦虑，分享学习-实践-链接-输出的心法。包括高质量输入，如看长视频、跟随创造者、深度用产品；内化输出，如公开学习、与创造者交流、实践；还提及启动和持续输出要点及优质信息源。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
“你以为买的是 DeepSeek Flash，到手可能是 1.5 bit 缩水版”：Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱
Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出，当前 AI token 市场不透明，模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品，模型训练目标不明，且 Agent 行为边界在扩展，问责制缺失。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
世界模型迎来因果升级：CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制
Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。