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NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述

新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。

银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。

介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统，它能将查询转化为SQL语句执行，生成数据图表及分析。其看板用法新颖，可进一步分析、预测，免去大部分BI工作，对非技术分析人员友好。

训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。

文章认为机器人的 GPT 时刻可能比想象更近，未来 2 - 3 年或出现较通用机器人，3 - 5 年有望规模化部署。还分析了当前机器人发展情况、瓶颈及数据获取方式，同时介绍了上周市场动态和多家公司的 AI 相关事件。

1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。

本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。

本文对话利太智药贾寅君，他从临床医学转向AI药物发现，创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强，能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据，开发模型，如MEET、PepMirror，探索将技术落地成药。

机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。