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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。

如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。

阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。

李飞飞在人工智能聚焦语言模型时关注空间智能。她指出当前AI局限，亲自撰文阐述构想。构建具空间智能的世界模型挑战大，但应用潜力大，如创意、机器人、科研医疗教育等领域，能赋能人类。

在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。

在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。

香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。

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%。

在11月20日智源具身OpenDay上，甲子光年创始人张一甲与八位具身智能领域核心践行者对话。探讨世界模型、统一架构等问题，指出具身智能虽前景好，但面临数据、模型等困境，各方分享应对策略与决策原则。

月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。