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吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源！重新定义CV天花板

Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。

飓风Melissa来临前，DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练，能生成多种未来场景，在路径和强度预测上优于传统模型，已被NHC投入实战，但AI不能理解灾难，人类仍需做决策。

甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。

7月7日，ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文，涵盖持续学习、多模态融合等方向，如MePo让预训练模型学会持续学习，HAF解决模态不平衡下的融合问题，展现AI研究前沿趋势。

它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。

英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。

本文解读了313页的《State of AI 2025》报告，回顾去年预测，盘点今年AI圈大事，如DeepSeek崛起、OpenAI开源、NVIDIA循环投资等，还提及AI安全、数据使用情况，最后给出2026年10个预测并为普通人提供关注建议。

Claude 4核心成员对谈指出，强化学习在语言模型上奏效，可验证奖励的强化学习（RLVR）比RLHF更优，模型有望从「专才」向「通才」过渡，未来AI智能体将完成白领工作，人们应做好准备。

本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。