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清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟

清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。

AI视频生成技术发展快，现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标，梳理四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性等，强调多层证据耦合与可解释性，还分析评测指标与数据集。

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。

上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。

今日百度正式开源文心大模型4.5系列10款模型，涵盖不同参数规模。该系列模型在多文本和多模态基准测试达SOTA，多项评测超Qwen3、DeepSeek - V3，还具备三大关键创新，获开发者关注。

小红书在「问出好offer 第二季」校招直播间官宣2026最大规模校招，技术岗需求涨2.5倍。还首次公开AI技术体系，涵盖AI Infra等五板块，重点讲搜索与推荐，连麦回应职业规划等问题，介绍专属培养计划。

Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。

北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。