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阿里妈妈发布MUSE：用多模态搞定十万级超长行为序列，并开源Taobao-MM数据集

阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架，用于终身用户兴趣建模，能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔，已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线，提升 CTR 等指标。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

英伟达斥资50亿美元入股英特尔，双方将联手开发AI基础设施和个人计算领域定制化产品。合作聚焦数据中心和个人计算，是长期战略联盟。公告发布后，英特尔股价涨超26%，AMD股价跌超3%。

上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。

传统远程终端工具存在界面单一、功能有限等问题。大学生开发的开源Web应用Nexus Terminal，集成SSH等三大协议，有多重安全机制，适合中小团队运维等，开源首月获1K+ star。

阿里巴巴淘宝Meta技术团队研发的TaoAvatar技术，能在手机或XR设备实现3D数字人实时渲染与AI对话。今日开源MNN - TaoAvatar应用，可在手机运行，对比主流方案更高效便捷，还介绍其优势、技术及使用说明。

今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。

现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。

香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。