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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。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等：基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
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。
智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力，世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式，并指出未来研究方向。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
这张信息图，居然是8B开源模型做的？？
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1，架构独特，图像评测表现好，信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力，适合自媒体、敏感行业等，有在线体验和开源代码入口。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
AI Coding 流畅度模型：人机协作中的开发者角色转型与未来演进
生成式 AI 正进入软件开发流程，角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进，从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战，关键在于协作方式。
高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。