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Meta扩张继续！挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员，收购语音初创公司PlayAI

据报道，Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员，还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛，想补足短板，其超级智能团队未来表现值得关注。

北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。

腾讯混元数字人团队和中山大学推出「Moral RolePlay」测评基准，评估大模型扮演多元道德角色能力，揭示顶尖AI模型演不好反派，暴露模型理解社会心理复杂性的局限，还给出未来对齐技术方向。

北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。

近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。

作者花三天写万字长文评测Dia、Fellou、Comet、Edge四款AI浏览器。从用户体验、Agent能力、信息搜集与处理、跨标签理解和历史记录记忆等维度测评，指出各款优劣，为用户选择提供参考。

日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。

全球首个动态实时LLM智能体未来预测基准FutureX推出，陈天桥旗下MiroMind团队连续两周蝉联冠军。其模型采用记忆驱动机制，为预测与决策设计，还展现了在多领域的预测能力，且将开放相关框架和模型。