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蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。
千亿多肽市场迎来Scaling时刻，清华校友创业用AI重写发现规则 | 对话利太智药贾寅君
本文对话利太智药贾寅君，他从临床医学转向AI药物发现，创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强，能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据，开发模型，如MEET、PepMirror，探索将技术落地成药。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。
Grok Bot代码也泄露了？
8月23日X上有人称Cursor团队发布的Grok Bot 0.18.0，runtime source map是开着的，此人重构其客户端代码并放于GitHub，一天浏览量约88万。该重构项目有诸多实用实验和功能。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
ECCV 2026 | 一段视频，重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
Claude Sonnet 5：更强，但更贵，每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
刚刚，DeepSeek陈德里与两个AI，合写了一篇论文
DeepSeek研究员陈德里与DeepSeek-V4-Pro、GPT - Image2合写论文《From Copilots to Colleagues: A Survey of Autonomous Research Agents》。文章是兴趣驱动的尝试，分析自主科研智能体，提出自主等级分类、架构模式分析及未解难题。