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732M模型超越7B!机器人操控新范式:从视频中「悟」物理

机器人操控有「数据困境」,传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉,提出PAR和PhysGen,与英伟达DreamDojo核心思路一致,验证了新的技术路线。

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作者测试 MiniMax M2.7,用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力,让其开发管理系统验证工程能力,还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色,但处理复杂事件仍待优化。

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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。

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你的论文有novelty吗?复旦搞了个顶会论文查新系统

复旦大学NLP团队与WisPaper合作研发OpenNovelty系统,用于论文新颖性评估。系统基于大语言模型,强调证据与可验证性,有四步分析流程,已分析1360篇投稿并公开报告,有辅助作用但有局限。

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机器人终于能用明白洗碗机了|UC伯克利新研究

UC Berkeley团队发表研究论文,通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势,经实验验证效果远超传统方案,为机器人产业化带来落地价值。

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SGLang发布Mini-SGLang,将30万行代码缩至5000行,保留核心特性,为大模型推理提供高性能教学与研究模版,解决教育门槛高和科研原型开发难的痛点,还经测试验证了性能。

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Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案

文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。

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随着AI进入高风险场景,透明、安全变得重要。OpenAI提出「忏悔机制」,让模型回答后产出自我坦白报告,不影响主回答评分,只考察诚实,能提升不良行为可见性,目前仍处概念验证阶段。

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