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摆脱遥控器，波士顿动力人形机器人，开始「长脑子」干活了

世界人形机器人运动会引发对人工遥控机器人的争议。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型，展示其自主收纳整理成果，模型构建有流程，成果显著，研发遵循三项核心原则。

大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。

通义千问团队正式开源Qwen-Image-2.1图像模型，该模型为7B轻量参数，整合文生图与图像编辑能力，原生支持透明图像生成编辑，做了多方面能力升级，开放多平台供开发者体验。

随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。

发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车，用户反馈其变得迟钝，官方承认处理某些请求时质量退化，如白天推理性能下降，使用限制不明确，还会暴露API密钥，官方已回滚版本。

近日，MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款，收紧商业授权，引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑，此前 MiniMax 一直完全开源。

Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。

纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。

大模型在金融行业落地潜力大但门槛高。易鑫依托行业经验，推出Agentic AI解决方案，由XinMM - AM1大模型和Harness体系组合，覆盖汽车金融全链路，已在风控等场景应用，拉开效率革命序幕。