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模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型，专为文本表征等任务设计，继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越，已在多平台开源，有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。