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LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍

新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。

金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。

OpenAI推出AI编码神器Codex，向ChatGPT Plus用户开放，还增加互联网访问功能。此前其宣布用Rust重写Codex CLI，该项目维护者Matin入职刚一年，半月前还称TypeScript最合适。改用Rust可带来多方面改进。

著名科技记者Steven Levy给文科生打强心剂，认为无论AI多强大，它没人性，人文学科涉及对人类行为与创造力的理解，是计算机无法获得的，文科生仍有广阔未来。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。

AI科技大本营编译访谈，OpenAI的Josh Ma与Alexander Embiricos分享Codex项目，包括缘起、人与AI结对编程范式，还探讨产品形态、最佳实践等，预测两年内打造智能体软件工程师。

语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。

当下具身智能火爆，人形机器人虽吸睛但商业化难。工业智能体已落地产线，如思谋科技产品进入全球300家龙头企业流水线。行业存在算法不成熟、发展慢等痛点，工业具身智能有望成下一个热门赛道。

因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。

AI科技评论独家消息，“AI具身家庭机器人第一股”卧安机器人中标深圳项目，金额4495.32万元。项目建“具身智能数据全链条服务中心”，卧安将提供核心设备，预计年内交付。