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在今天，投后管理的战略价值与退出路径规划在何处 | 甲子引力
在「甲子光年」2025甲子引力年终盛典上，澳银资本胡艳等多位投资界人士，结合案例探讨投后管理战略价值与退出路径规划。大家分享投后增值案例、应对挑战方法，还讨论了衡量投后价值及退出规划等问题。
港大开源 Paper2Slides，一条命令，把论文变成专业幻灯片！
在AI辅助办公赛道，PPT生成一直是竞争热点，但存在好看不好用、好用不准确的问题。港大开源的Paper2Slides项目，能一条命令把论文转成专业幻灯片，还能做海报，解决了AI幻觉问题。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
快手可灵也吃上了香蕉，一通离谱prompt测试，好好玩要爆了
ChatGPT发布三周年，快手可灵AI视频「O1模型」登场，号称“全球首个统一多模态视频模型”。实测显示它能一站式搞定视频修改、镜头延展等操作，还推出了图片O1模型，在图片生成方面表现出色。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。