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香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星

香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。

6月27 - 28日AICon全球人工智能开发与应用大会北京站将举办，eBay高级技术专家魏瑶将分享《AI赋能eBay支付风控》。eBay用AI提升风控能力，也面临挑战并提出方案，大会还有多专题论坛。

GitHub上爆火的开源项目PandaWiki，两周揽2K star，是AI大模型驱动的知识库搭建系统。它将AI能力深度融入全流程，有强大富文本编辑等特色，还能灵活部署，适合中小团队和个人开发者。

在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

Onlook是号称‘设计师的Cursor’的开源工具，可让用户在浏览器可视化构建前端界面，通过AI驱动双向绑定实现设计与代码实时同步，还具备多项核心功能，适用于多种场景，解决设计与开发痛点。

Hugging Face 开源两款人形机器人 HopeJR 和 Reachy Mini，前者全尺寸有 66 个驱动自由度，售价约 3000 美元；后者成本低至 250 美元，可用于测试 AI 应用。虽被指外观不佳，但推动开源机器人生态发展。

大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。