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何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
OpenClaw不会蛋炒饭！Ropedia放出人类经验，机器人「教科书」来了
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
具身智能最“脏”的活，被三个老炮干成了亿元生意｜甲子光年
具身智能行业数据是关键卡点，海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念，搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资，成立4个月订单近亿元，从工业场景切入，规划了三阶段发展路径。
苹果应用商店App Store审核指南，审核流程
苹果App Store的审核流程包括准备上传、等待审核、审核中、准备销售等阶段。审核被拒常见原因包括元数据不准确、App完成度不足等。
Nature子刊封面：牛津提出首个百万级多模态心脏基础模型CSFM
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM，能统一分析多源数据，精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒，让偏远地区也能享用顶级心脏监护，推动全球医疗平权。
Snowflake CEO 复盘：为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud？
Snowflake曾是企业数据平台代表，随AI崛起，CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线，不造基础模型，专注放大数据价值，其可靠、计费合理，核心竞争力在数据。