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哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
有人把 Opus 4.6 换掉了，成本省了 97%
智谱开源 GLM - 5.1，数小时获两百万 + 阅读，海外反应更热烈。它在多个编码基准测试成绩优异，如 SWE - Bench Pro 全球第一。还能完成长程任务，有开发者已用其替换 Opus 4.6 节省成本，但速度问题待解决。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
AI还不会独自问诊，o3准确率仅为51.12%，上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示，现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳，o3准确率仅51.12%，且选择题设置无法反映其真实能力。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。
超越纯视觉模型！不改VLM标准架构，实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构，也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶等领域带来前景。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。