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蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
60天融资数千万，何泳澔出任CTO！这家黑马冲刺「最后一公里」
本文报道具身智能赛道初创虚时科技，60天内累计完成数千万元融资，前地瓜机器人具身智能算法负责人何泳澔出任CTO。公司押注仿真训练解决机器人落地数据瓶颈，推出全链路闭环仿真训练系统，已获得工业场景订单。
刚刚，HiDream-O1-World首秀登顶，原生全模态UiT架构打造「可交互时代」
过去三年，AI 内容生成行业虽有技术迭代，但用户与模型交互仍单向。智象未来发布全球首款原生全模态交互式世界模型 HiDream - O1 - World，它基于 UiT 架构，在评测中表现出色，解决两大行业难题，应用前景广。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
从私域知识到智能 Agent：构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
The Batch: 948 | GLM 5.1：面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1，可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计，有推理等特性，在多榜单表现佳，但推理和数学能力落后闭源模型，价格有提升。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。