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从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
新手必看！强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR，最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
搜狐架构演进技术实践：我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’，当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路，设计新架构，构建 PoC 原型，并对混合路由等问题展开思考。
“具身智能始祖公司”破产后卷土重来，这次团队做了一个会撒娇的毛茸机器人
具身智能始祖公司创始人科林·安格尔在公司破产重整后推出新公司 Familiar Machines & Magic，首款产品 Familiar 是仿生宠物机器人，有情感智能，能本地处理信息，团队希望它用于监护老人等场景。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
72天，从0到千万小时产能，这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道？
觅蜂科技成立72天亮出破局方案，推出MEgo系列无本体数据采集硬件，同步发布数据服务平台、治理引擎，启动蜂巢数据共创行动，与多家头部企业合作，欲解决具身智能数据难题。
星海图创始人高继扬：具身智能三层技术路线，没有捷径可走
星海图在第一届全球开发者大会上，展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划，发布新一代VLA基础模型G0.5并开源，还联合发布创业孵化项目「星途计划」，探索三段式商业模式。