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世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源

具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。

AI教父Geoffrey Hinton论文被引数破百万，成全球第二人。其代表作如AlexNet、Deep Learning等影响深远，覆盖理论、技巧等层面，支撑大模型运行。他还称大模型是黑箱，领域待探索。

由多平台联合发起的【AI Insight Talk】系列直播活动第五场 - Omni全模态大模型专场于2025年11月18日10:00 - 12:00直播。多位全模态模型核心研发者将分享技术，还有圆桌对谈。

树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。

阿里推出总参数达1万亿的Qwen3 - Max - Preview （Instruct），比前一代Qwen3（235B）强四倍，发布即上线。官方测评显示它打败Claude Opus 4等对手，实测其编程能力出色，后续正式版值得期待。

全行业为昂贵多视角数据发愁时，中科院和CreateAI推出NeoVerse，用百万单目视频打开4D世界模型大门。它抛弃多视角数据和离线预处理，解决扩展性瓶颈，在重建速度、生成质量等方面表现出色，有丰富下游应用。

MiniMax发布海螺2.0版本，能处理极端物理情况，原生支持1080P，在指令遵循、生成质量达一流水平，成本效率破纪录。此前还开源MiniMax - M1，两大底层技术创新让其成果惊艳，展现研发实力。

文章从编程风格、类库生态、性能优化等多维度，阐述Python从2.7到3.14版本的能力变化与演进逻辑。如编程风格现现代化转型，类库生态战略性调整，性能优化有突破性进展等，还分析了演进背后的推动力及未来趋势。

德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。

今年 Google I/O 大会开发者主旨演讲亮点多。展示在 Google 平台应用构建，利用 Google DeepMind 的 AI 模型创新。如 Google AI Studio 集成 Gemini 2.5 Pro，还有 Jules 等工具，以及多款新模型发布。