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阿里达摩院开源具身大脑基模:3B激活参数性能超越72B,转身就忘事的机器人有救了

阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型,全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型,在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势,训练用研架构提效,数据丰富,输入输出灵活。

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1052篇文献!上海AI Lab发布科学LLM综述:从数据基础到Agent前沿

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从云原生到 AI 原生:模型引发的新一代基础设施构建

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从 MCP 到 Agent:构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践

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Generalist爆火背后:具身智能真正的竞争,已不在模型

Generalist AI发布的GEN - 1模型引爆具身智能领域,其多项指标出色,预示具身智能竞争从模型层转向基础设施层。行业关注焦点转移,数据正从‘静态数据集’演进为‘动态教育系统’,评测与仿真基础设施成关键。

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3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一

商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项研技术提升性能。

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ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界

过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。

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小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢,团队提前布局,研框架,实现超180 tokens/s推理速度,还分享未来突破方向。

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当世界模型不止「视频」该如何评估?WorldLens提出实用化评估新框架

生成式世界模型在多领域进展显著,但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架,从五个维度评测开源世界模型,其评测 EvalKit 已公开,可暴露模型能力边界与失效模式。

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