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苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4，有8B、0.5B两种参数规模，以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新，性能领先，适用于综述生成、工具调用等场景。
世界模型的新用途：不做选手，去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”，而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋，做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型，还能做机器人训练的“场地”。
“AI大神”李沐终于开源新模型，爆肝6个月，上线迅速斩获3.6k stars！
7月23日，“AI大神”李沐开源音频基础模型Higgs Audio v2，构建于Llama - 3.2 - 3B之上，预训练数据丰富。该模型在多个测评中成绩领先，有多种能力，李沐介绍其技术及训练方法。
AI让全人类思维越来越雷同！南加大研究实锤：认知多样性正在被抹平
南加州大学论文指出，AI正让全人类想法和表达同质化，体现在语言、视角和推理三方面。原因包括训练数据有偏差、训练目标求稳、人们过度依赖。研究人员虽在想办法，但效果有限，呼吁勿无节制依赖。
Hinton与姚期智对谈：认为人类的意识特殊，那是危险的无稽之谈
图灵奖得主Geoffery Hinton与姚期智对谈AI相关话题。Hinton认为人脑可给AI借鉴，还探讨人类未来与AI道德，强调训练善良AI重要；他觉得大模型有理解能力，将人类意识特殊化是危险无稽之谈。
清华刘洋团队论文：揭示为何 70B 的医疗模型，反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间"，可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。
蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。