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李飞飞发布Atlas，世界模型进入新时代

李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，它是全模态模型，能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计，评测成绩不错，应用场景丰富，公司发展节奏密集，产品路径有转向。

UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。

上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。

清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。

上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。

在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。

北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D，配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足，新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’，未来将拓展到更多领域。

北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。

香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。

这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。