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75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
打破资源瓶颈！华南理工&北航等推出SEA框架：低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架，针对多模态大模型低资源安全对齐难题，用合成嵌入替代真实数据，突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险，实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。
商业航天开始交卷
今年工信部批复卫星物联网商用试验许可，商业航天迈进商业化。时空道宇作为获批民企成观察样本，它解决卫星量产等难题，实现车载前装量产，构建全栈闭环能力，为行业提供思路。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
机器人看视频学操作！伯克利首次打通互联网视频到灵巧手真机部署链路
UC Berkeley团队提出端到端流程，跑通从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹链路。解决了单目RGB视频手-物交互重建、带噪声参考轨迹动作重定向及遥操作规模化难题。还给出数据筛选要点。
爆改！8.1 万 Star LobeHub ，终于让我彻底解放啦！！！！！
LobeHub是开源的Agent工作与生活空间，GitHub约8.1万Star。它将Agent作为工作基本单位，解决了多Agent管理难题，有创建、协作、调度等功能，还介绍了工作流和自托管方法。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决难题，实验性能超基线。
世界模型再迎新突破，兔展智能UniWorld-View登顶WorldScore榜单
近年来，世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单，完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界，解决了诸多技术难题。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。