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具身智能的「GPT时刻」?高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型

过去几年,机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日,高德发布 ABot 系列具身基座模型,补齐行业能力缺口,标志具身智能从定制系统转向统一模型,有望降低开发门槛。

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拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”

现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。

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Meta&CMU:Token级LLM协同路由新范式

Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute,是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家,自带“急救包”。经实验验证其高效,也指出了待研究的方向。

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专为小说、角色扮演等而生:元象开源泛娱乐场景底座模型

元象作为AI与3D技术服务公司,此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略,解决泛娱乐场景痛点,适配多元语境,有高部署性价比,为行业提供泛娱乐AI解决方案。

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张涛首次回应争议,Manus 为什么没有被替代?

11月30日,真格举办AI创业分享活动,Manus联合创始人张涛首次回应质疑。他表示Manus秘密公开,Less structure, more intelligence,且在Benchmark中长期居首。他还谈产品决策、发展方向,建议学生学会与Agent共处。

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把 Nano Banana/Gemini 3 Pro 榨干!这几点你必须知道

Gemini 3 放出 Pro 和 Nano Banana Pro 两条线,前者主打长上下文、多模态推理,后者专攻像素级生成。文章提炼精髓,给出“通用 + 像素”双模实战笔记,介绍两者使用要点及创意场景实测。

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第一批人形机器人,已经开始倒闭了

人形机器人被视作“下一个万亿终端”,但2025年赛道先传来倒闭声,如K - Scale Labs烧光融资关门。融资收紧、供应链缺位,技术、成本、场景等难题待解,不过人形机器人未来在多场景有潜力。

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Meta开源多语言语音识别系统,支持1600种语言,可轻松扩展新语种!

Meta研究团队开源Omnilingual ASR,能理解1600种语言,用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构,满足不同需求,性能超现有多语种模型,应用场景广泛。

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华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀

现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。

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Vision-Zero:零数据VLM自我进化!陈怡然团队提出零监督训练新范式

陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero,在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术,设计自博弈框架,解决数据稀缺和知识天花板问题,还缓解跨能力负迁移,开源代码与模型可供研究。

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