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开源AI引爆热潮！GOSIM AI Paris 2025首日直击：80+位技术大咖聊模型、拼算力、秀落地
5月6日，GOSIM AI Paris 2025大会在法国巴黎启幕，80余位技术专家与学者参会。GOSIM联合创始人认为开源AI已追上闭源，AGI或由多模型组成网络。大会设四大分论坛解析开源AI，还有特色单元，明日将迎PyTorch Day。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
给GUI Agent装上「世界模型」：阿里通义用混合数据+统一思维链，让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展，GUI Agent成人机交互新范式，但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族，解决了相关技术壁垒。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
一手评测Seedance 1.0 pro，字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场，认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评，该模型各方面表现出色，无明显短板，已开放给企业用户，今日在豆包App全量上线。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。