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南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述
当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。
全球首个龙虾模型 GLM-5-Turbo 发布：已经在用它帮我省几千块钱了
作者作为公众号编辑，排版耗时久费钱。他测试多款模型驱动龙虾排版均失败，换上智谱 GLM - 5 - Turbo 后成功，还能让其操作飞书润稿。该模型工具调用稳定，虽 API 涨价但性价比高，未来潜力大。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
大模型首次直接理解代码图：不用Agent自动修bug，登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM，首创将仓库代码图模态融入大模型，不依赖闭源模型和复杂Agent，仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先，技术论文等均已开源。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
给GUI Agent装上「世界模型」：阿里通义用混合数据+统一思维链，让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展，GUI Agent成人机交互新范式，但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族，解决了相关技术壁垒。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。