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告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
GLM-5正式发布，744B参数，对标Claude
GLM-5正式发布，对标Claude，参数从355B扩至744B，预训练数据增加。采用GlmMoeDsa架构，部署成本降低。数据表现佳，在多测试中成绩亮眼，还能直输Office文档，部署支持多框架和国产芯片，早期反馈积极。
刚刚，奥特曼预言：人类「只剩」最后5年！
奥特曼接受采访时预测，到2030年AI将全面超越人类，届时或诞生攻克量子引力难题的超级智能。他认为人们应关注任务变化，人类关怀有存在价值，且AI要与人类价值观对齐。同时，OpenAI开展巨额算力基建。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
西门子不造机器人，为什么机器人进厂的故事里总有它？
本文以西门子南京工厂人形机器人试工案例切入，剖析西门子不生产机器人，却依托开放生态平台Xcelerator连接上下游伙伴，解决工业机器人进厂落地的各类痛点，推动具身智能落地真实工业场景的业务逻辑。
Fable 5解禁即翻车！写一行代码就降智，开发者破防
消失19天的Fable 5解禁即翻车，因过度审查和双标机制，让开发者破防。但抛开护栏，它执行复杂任务能力强。A社同期发布的Sonnet 5也遭群嘲，此外，A社还提出评估框架并向政府让步。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
全球TOP 13战队翻车实录！机器人极限求生，比科幻片还残酷
第五届ATEC科技精英赛线下赛，13支精英战队机器人在真实世界极限挑战中状况百出。比赛打破舒适区，考验机器人行走、操作等能力，暴露了环境感知、智能决策、硬件算力等技术瓶颈。
视频生成Prompt何须仅是文字！字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。