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怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
OpenAI博通联手发芯片，黄仁勋还能保持松弛吗？
OpenAI与博通联手发布自研推理芯片Jalapeño，英伟达虽业绩亮眼但正被围攻。博通的ASIC芯片及通信优势、中立身份受青睐，OpenAI和Anthropic也正脱离英伟达管控，博通靠“芯片自主权外包”模式上位。
AI Labs 都在用，ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗？
过去18个月，ClickHouse发展迅猛，2025年末ARR达1.6亿美元，付费云客户超3000。它原是Yandex项目，适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台，进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
还在玩AI 3D手办？Gemini 3 Deep Think已能直出STL，可打印实物
推理模型赛道竞争激烈，谷歌 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，能处理科研级、工程级、多条件约束问题，可将用户要求等建模成 3D 打印实体文件，还能用于多领域科研和工程，欲成科研工程‘第二大脑’。
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》，介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型，解决传统风控模型难题，还展示构建技术、工程实践及落地案例，为金融风控提供新思路。
更大，还能更快，更准！蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T，刷新多项SOTA
10月9日，蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构，在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼，还能兼顾精确与效率。此外，它在多场景实用性强，其创新设计提升了能效比与性能。