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蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波发布并开源通用世界模型 LingBot-World，全面开源代码和权重，不绑定硬件或平台。它在多维度有突破，虽有细节瑕疵，但单次生成近 10 分钟连贯视频或刷新纪录，还在 VBench 测试领先。
模型「漂移」新范式，何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克！难倒GPT-5后，六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型，深耕室内场景，直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期，群核提出‘三位一体’战略，还将开源促行业发展。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。
字节开源图像生成“六边形战士”，一个模型搞定人物/主体/风格保持
字节UXO团队设计并开源统一框架USO，解决图像生成多指标一致性问题。它能统一看似孤立任务，实现单任务和组合任务的SOTA，弥补了主体保持和风格迁移短板，性能领先，还采用新范式及算法。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
从「悟道」到「悟界」，智源走进大模型的新时代
在2025智源大会上，智源研究院院长王仲远表示大模型技术演进未到终点。会上推出「悟界」系列大模型，包含Emu3、见微Brainμ等，推动AI从数字走向物理世界。还介绍了具身智能成果，且与企业合作打造生态。