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蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
浙大系具身智能再闯港交所：主打工业场景，每天进账1000000元
仙工智能再次冲刺港交所，此前5月首次递表未实质进展。过去三年营收走高，2024年达3.39亿，但连续三年亏损累计1.22亿。其聚焦工业场景，提供机器人控制系统等一站式方案，产品涵盖控制器、软件等。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
颠覆无线电常识！新技术把干扰信号变算力，自动驾驶掉线难题有望解决
一项名为空中计算（OAC）的新技术有望颠覆无线网络系统设计标准，它能将无线信号干扰转化为计算能力，降低拥塞和能耗。目前已有原型机实现95%图像识别准确率，预计30年代走向标准化，但面临移动性等挑战。
一场机器人黑客松，让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松，这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形，凸显基模重要性，自变量也给出新方向。