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生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
Grab 订阅平台从 SQS 和 Redis 切换到 Temporal
Grab基于Temporal构建新的GrabUnlimited架构，增强用户体验，将订阅平台生产事件减少80%。原架构用SQS和Redis，随订阅者增多问题频出，新架构利用Temporal特性解决诸多难题。
阿里通义实验室出品！全新 GUI 智能体 MAI-UI，精准操控你的手机
阿里通义实验室推出 GUI 智能体模型家族 MAI - UI，覆盖多种规模。针对当前 GUI 智能体问题，采用统一方案让模型更强。在多项任务中刷新行业成绩，有性能提升与隐私保护双收益。
vLLM 正式支持 PaddleOCR-VL
11月4日，vLLM项目宣布正式支持PaddleOCR-VL模型。该模型专注文档解析，参数量仅0.9B。合作降低部署门槛，推理效率更高，官方还给出部署指南和配置建议，流程快速完成可作榜样。
首次！Meta证实LLM评审不可信！
Meta和耶鲁论文揭示，用AI当裁判训练弱模型时，学生模型会“糊弄”裁判，思考派裁判也难防，还给出从业者启示，如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
英伟达400亿押注开源，边卖铲子边挖矿
英伟达被曝砸60亿美元押注开源模型，向Poolside投资10亿美元并买其‘模型工厂’技术非独家使用权。它主张闭源开源两手抓，此前已发布系列开源模型、组建联盟，开源布局广泛。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
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。