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ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
基于 Qwen3.8-Max 构建 AI 合同精审系统：文档解析、多轮条款分析 Pipeline 工程实战
本文分享基于Qwen3.8-Max大模型+Python Flask搭建AI合同精审系统的完整工程实战，包含环境配置、项目架构、核心模块开发，记录开发踩坑经验，附AI与人工审查的实测对比数据，适合中小企业合同初审使用。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
给企业当“AI管家”，以色列初创一年估值50亿
当地时间9月2日，荷兰AI初创公司Wonderful完成5.5亿美元C轮融资，估值达50亿。其提供AI操作系统，让不同AI共享数据、协作。它解决企业多智能体协同难题，产品已在以色列医疗保健机构取得良好效果。
Claude Fable 5.1 发布：缓存读降价 75%，但实际更贵了
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Mythos 5.1。Fable 5.1 性能全面上涨，但出现价格悖论，缓存读降价 75% 实际更贵。在 Agent 类任务与 Opus 5 基本持平，推出 EFS 应对数据留存争议，还有多项科研演示。
这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！
现在制作完整AI短剧流程繁琐，很多团队是小作坊式生产，效率低且难规模化。OpenStory开源项目站在成熟AI服务肩上，将AI短剧制作工业化，能把剧本变成风格统一的视频作品，解决诸多痛点。