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LeCun离职后不止创一份业！押注与大模型不同的路线，加入硅谷初创董事会
离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
LeCun世界模型：48倍规划速度，单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型，仅靠两条数学规则，让机器几小时学会物理运转逻辑，动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈，单卡训练，在多环境测试表现出色，还展现对物理法则的深刻理解。
大模型哪里出问题、怎么修，这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
开源即爆火！英伟达重磅推出OmniVinci全模态大模型
英伟达在华盛顿GTC大会开源OmniVinci全模态大语言模型，实现视觉、音频、语言统一理解。它性能超竞品，架构有创新，数据引擎庞大。实验有重要洞察，在多场景表现佳，代表全新AI范式。
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。