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大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架

复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。

Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2，可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版，在百万小时视频上训练，能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试，且已开源。LeCun力挺，小扎为追进度亲自招人才。

MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。

凌晨1点，OpenAI推出Sora 2，AI视频迎来「GPT - 3.5时刻」。它物理智能提升、实现音画同步，人物一致性等刷新SOTA。Sora App上线或重塑短视频交互与社区互动，还在安全治理上布下多层防线。

浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。

随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。

大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。

最新研究用57.6万个代码样本揭示，超20%代码依赖的是不存在的软件包，为供应链攻击创造机会。Meta和微软虽看好AI写代码，但AI生成代码或成安全灾难，开发者需仔细检查。

面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM，构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷，实现语义与声学特征解耦，有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力，低延迟。

传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。