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10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破

密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。

AI Agent 用 ripgrep 检索常遇难题，因代码命名和自然语言有‘词汇鸿沟’。阿里开源的 zg，将三种搜索能力整合进 CLI 工具，可用于终端与人机交互，还介绍了其安装、建索引及搜索的方法。

现在接入AI工具麻烦，换模型要改配置，额度、接口等也有问题。OmniRoute是开源AI Gateway，将多家模型供应商统一到一个入口，支持290+ providers等，可解决接入混乱问题。

智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。

AI时代数据库面临变革，使用者从人类应用扩展到Agent，管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计，发布湖库一体的AI数据库，解决AI生产系统的数据基础设施问题。

北京时间凌晨3点，OpenAI发布ChatGPT Images 2.0，是先进模型，能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强，风格表达成熟，支持多种宽高比，有现实世界理解能力等，已向相关用户开放，但也有局限性。

香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。

2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。

最近，Clawdbot爆火，OpenClaw仓库Stars涨至13万，但运行它消耗大，很多人用Ollama拉取本地模型。不过，Ollama只支持部分生态，国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。

网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI，旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限，代码会逐渐黑盒化，业务架构更重要且难被AI取代，产品可助力软件开发。