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打破数据质量鸿沟！清华腾讯Bee项目发布1500万高质量数据集，刷新MLLM全栈开源SOTA
全开源多模态大模型性能被闭源和半开源模型“卡脖子”，根源在于数据质量。清华与腾讯混元团队推出Bee项目，有三大核心贡献，产出的Bee - 8B模型表现领先，证明保证数据质量比堆量更有效。
清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。
钉钉不说话，默默把 AI 表格干到了 1000 万热行
钉钉 AI 表格单表容量突破 1000 万热行，成业内首个实现该能力的智能表格。它基于阿里 AI 技术重构底层架构，实现性能与智能融合，在业务场景应用效果好，推动 AI 办公进入‘原生时代’。
十年来Python生态最好工具，引爆全社区的uv到底是什么？
uv是用Rust写的Python包和项目管理工具，被天文学家Emily L. Hunt博士赞为近十年Python生态最好的事。它功能强大，能替代多个工具，速度快，兼容性强，安装简单，还能轻松管理项目。
AI算力饥渴和高能耗困局谁来解？两位95后创始人用相变材料光计算构建新范式
AI算力供需失衡致数据中心能耗激增，传统电芯片性能提升放缓。光本位科技由两位95后创立，2024年6月流片全球首颗128×128矩阵规模光计算芯片，推动光计算商业化，正布局产品商用。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
LLM 长文本处理的“不可能三角”？我们用 E2LLM 把它破解了！
长文本理解与推理是LLM的难题，存在效果、速度、兼容性的“不可能三角”。蚂蚁集团和华东师范大学提出E2LLM新范式，实现三者平衡，在效果和效率上表现出色，开启长文本处理新篇章。
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。