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剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
万字总结：如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」？｜GAIR Live
在具身智能崛起时，灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中，嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流，探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
英伟达发布并开源Alpamayo：自动驾驶终于开始讲道理了｜甲子光年
北京时间今天凌晨，英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑，此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
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。
对话原力灵机范浩强：评判机器人好坏，只有一个指标
本文是对原力灵机创始人范浩强的访谈。他认为AI是一生的事业，原力灵机成立于25年3月，强调模型是主轴。还指出评判机器人好坏的关键指标是回本时间，要从真实场景找突破，也介绍了具身智能应用等内容。
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。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
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。