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大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。