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ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链

随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。

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行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制

该综述聚焦行为基础模型(BFM)在人形机器人全身控制中的应用,梳理进展并分类算法,介绍应用与限制,还探讨未来研究机会与风险,有望引导该领域研究者和从业者。

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Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密

Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。

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阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢

大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢,介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。

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打破长视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力

如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。

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李志飞:1 个人、2 天做出 AI 时代的「飞书」,真正的 Founder Mode

出门问问创始人李志飞在「TicNote」发布会上分享「一人公司」实验。他用AI编程工具2天做出AI时代“飞书”原型,还谈了使用AI编程问题、对智能和Agent思考等,重新找回AGI信仰。

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让AI主动干活,给你找服务,鸿蒙“6”啊

在HDC 2025上,鸿蒙展示服务分发展示新能力,能让服务主动找用户。它形成Agent行动网络,推出“探索”服务流。奈雪、东方财富等已加入,华为为开发者提供多种工具及激励政策。

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强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解

新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测,大模型主导是暂时的,未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习,强化学习潜力需靠扩展计算支撑。

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重磅开源!首个全异步强化学习训练系统来了,SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍

清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²,坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念,实现异步 RL 训练,训练速度最高提升 2.77 倍,支持多轮智能体强化学习训练。

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