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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。
美团提出首个语音交互GUI智能体，端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech，这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题，团队经多步骤研发，其性能评估表现佳，还给出招聘信息。
具身智能的第四阶段：「造系统」？
进入2026年下半年，业内形成共识：具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite，提出“产业具身”理念，助力具身智能落地。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
金融智能体落地四阶段，同花顺Agent战略与实践全景
在数字化与 AI 驱动下，金融行业变革正酣。同花顺产品总监路忠文解析 AI Agent 在金融领域实践，结合案例揭示其突破传统业务边界的潜力，探讨落地挑战与趋势，还分享了公司自身 AI 探索历程与实践经验。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
一家营收千亿美元的公司，如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日，Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念，为不同业务选适配基础模型，上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点，其策略影响AI落地进程。