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想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。
国产开源LLM迎来大爆发的一周：Kimi、腾讯、快手、美团、面壁智能
国产开源大模型迎来爆发，快手、月之暗面、美团、面壁智能、腾讯等接连发布新模型，如快手Keye-VL - 1.5 - 8B刷新视频理解SOTA，美团LongCat - Flash - Chat推理快成本低等。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
关于中美 AI 竞争的差距，我可能真的说错了
作者因读者反馈，意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国，但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知，且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
千万级标注成本归零！CVPR 2025清华团队成果：相机的“自运动”就是最好的老师
以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本，清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径，利用相机自运动作监督信号，让模型从互联网视频学三维空间音频感知，成果入选会议Highlight。
阿里又放大招！一句话，造一个能走进去的世界
阿里上线HappyOyster 1.0世界模型，一句话生成可实时探索、交互的开放世界。它与文生视频不同，能让用户参与体验。该模型有世界探索和实时导演两大功能，技术优势显著，应用场景广泛。
做过十遍还要从头摸索？Agent 的记忆终于开始长成技能
MemTensor 等机构提出无需训练基础模型的 MSCE 框架，为 Agent 外部经验建‘晋升制度’，让经验成技能。该论文在 EvoAgentBench 与 LoCoMo 测试中结果更好，但在因果证明、模型依赖等方面有不足。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct：ImageNet单步生图FID进入1.0时代！
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。