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WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
打破数据质量鸿沟！清华腾讯Bee项目发布1500万高质量数据集，刷新MLLM全栈开源SOTA
全开源多模态大模型性能被闭源和半开源模型“卡脖子”，根源在于数据质量。清华与腾讯混元团队推出Bee项目，有三大核心贡献，产出的Bee - 8B模型表现领先，证明保证数据质量比堆量更有效。
Andrej Karpathy 爆火演讲刷屏技术圈：AI 开启软件 3.0，重写一切的时代来了！
Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲，指出 AI 开启软件 3.0 时代，自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重，现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段，还探讨大模型特性、应用及相关问题。
GLM-5.2真正的跨越：CritPt密闭物理数据集测试得分20.9%，打平Opus-4.8
GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼，与Claude Opus 4.8得分并列，远超其他开源模型，还击败多款闭源模型，实现4.5倍代际飞跃，标志开源模型科学推理能力进步。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体，偏爱 Claude Code，称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性，还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。
突破Claude-4编程上限！自进化Agent框架拿下新SOTA，底模越好性能越高，已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架，突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程，在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA，已开源。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。