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告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型

麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。

清华发起AGI - Next前沿峰会，智谱唐杰、Kimi杨植麟、阿里林俊旸、姚顺雨等大咖齐聚。他们探讨AI发展方向，如唐杰认为Chat阶段结束，应走向做事；杨植麟强调做模型要创造世界观；林俊旸介绍千问进展，还讨论了路线分化、自主学习等话题。

1月10日AGI - Next前沿峰会上，智谱AI唐杰、月之暗面杨植麟等大模型掌舵者及学界泰斗罕见同台。他们探讨AI从‘聊天机器人’进化为‘干活的智能体’，但解法各异，还在圆桌激辩多个敏感话题。

近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。

OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。

蚂蚁集团与高校联合团队推出 LLaDA2.0 系列扩散语言模型，其中 LLaDA2.0 - flash 参数量达 100B。技术报告披露细节，其解决了 dLLM 做大做强难题，性能比肩 AR 模型，为扩散模型工业化带来转机。

文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开，从用户视角拆解使用流程，分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法，还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。

今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。

本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。

2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。