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大模型赋能的具身智能:自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径,但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习,还将‘World Model’纳入统一框架,为研究者提供路线图。
诺奖得主实验室走出的中国团队,正用世界模型重构生命分子设计
过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’,难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目,将多模态分子纳入统一框架,展现跨模态迁移能力,团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。
AI打通第一/第三人称视觉,跨视角视觉理解新SOTA|ICCV 2025 Highlight
INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架,让AI精准匹配不同视角下同一物体,实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型,已被ICCV 2025接收,代码开源。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述!一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展,让研究者探索将智能延伸到物理空间,VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架,分析主流action token,还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
挑战ReAct!MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚,提出ReCode新范式。它统一规划与执行,能在不同粒度间自由切换,实验显示其性能、成本和训练效率均有提升,引发广泛关注。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限,潜在思维链(Latent CoT)让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域,建立框架,介绍方法,探讨可解释性与无限深度推理,指出价值、挑战与未来方向。
学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。
告别多奖励跷跷板:Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD,这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题,效果良好,未来有多个拓展方向。
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架,仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点,将多模态信息统一在单一模型,为空间智能领域打开新大门。