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刚刚，加入腾讯的姚顺雨发表首篇Paper~

腾讯混元与复旦联合发表论文《CL-bench》，姚顺雨署名并全面细致审阅反馈。CL-BENCH 首次单独考‘现学现卖’，有独特设计原则、四大题型，其评分杜绝‘差不多’，还让 10 个前沿模型‘翻车’。

本文为深度行业分析，围绕Anthropic推出的模型硬件标准MHS展开，探讨AI从虚拟屏幕切入真实物理世界、接入实验设备的产业进程，梳理核心挑战与未来竞争格局。

小道消息称Anthropic下一代AI模型Claude Sonnet 5或于北美时间2月3号发布，代号“耳廓狐”。它有全新功能，能化身虚拟开发团队，编程能力强，价格将降50%，还与谷歌深度合作。

Skild AI推出Skild Brain机器人大脑，它在虚拟环境训练相当于一千年时间成型。此模型没在对应机器人训练，控制能力是涌现的，能应对肢体断裂、马达卡住等情况，还可完成精细动作。

大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。

Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。

清华大学周浩课题组联合上海人工智能实验室发布蛋白质基座模型AMix - 1，以系统化方法论构建，实现蛋白质基座领域从BERT到GPT时代跨越，有四大‘超能力’，设计的蛋白活性提升50倍，代码等已公开。

人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。

上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。

昆仑万维开源的SkyReels-V3，通过统一多模态上下文学习框架，实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能，在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平，为开源社区提供强大研究基座。