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零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
AI能自己打红警了！经济拉满零交战惨遭打脸，玩家笑疯
Hugging Face推出OpenRA-RL，将《红色警戒》改造成大模型的Agent训练场，50个MCP游戏工具全量暴露，25Hz实时状态流推送，打通三条训练路线，原生接入OpenEnv生态。实战中，Agent经济满分但战斗零分。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
BigQuery 新功能：SQL 直调 17 万 + AI 模型，3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能，允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型，消除对独立ML基础设施的需求，解决数据团队痛点。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
具身智能稀缺的数据，可能藏在这个游戏手柄里？
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资，该公司用游戏录像预训练动作模型，但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。