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强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
一句话搞定多任务出行，高德用空间智能重新定义地图
高德地图推出业内首个专精“出行与生活”的智能体“小高老师”，依托时空感知多智能体协作系统ST - MAC，可满足复杂出行与生活需求。它重新定义地图，将出行与生活服务融合，引领行业体验深度竞争。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
Claude Code终于长出调度台：一个屏幕盯住所有AI会话，无需多开
Anthropic为Claude Code上线Agent视图研究预览版，提供「指挥中心」，可在一个界面管理所有会话。开发者能启动多个AI智能体并行处理任务，一目了然掌握任务状态，还支持在线回复和任务切换。
关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
Qwen负责人转发2025宝藏论文，年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。
如何判断 AI 将优先自动化哪些任务？
思考AI优先自动化哪些任务，可从‘描述 - 执行鸿沟’视角出发。‘描述 - 执行鸿沟’大的任务是自动化沃土，反之自动化价值有限且创建训练数据难，它与‘判别器 - 生成器鸿沟’相似又不同。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。