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ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识？GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench，涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳，尤其数学推理挑战大，为模型迭代提供评估基准。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
预测误差仅0.26mm，中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论，将人类动态纳入长期预测，实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术，有巨大应用潜力。
狂揽22.6k星！这个开源工具让你一键调用100+大模型，开发效率直接起飞！
LiteLLM是BerriAI团队开发的开源工具，通过标准化OpenAI格式API接口，能无缝调用100+主流大语言模型。有核心功能亮点，适用于多场景，还给出上手步骤，并与同类项目对比。
刚刚，清华黄高、北大刘譞哲等入选2026科学探索奖
2026年「科学探索奖」获奖名单揭晓，50位青年科学家入选，覆盖10个领域。其中信息电子领域5人，包括清华黄高、北大刘譞哲等，他们研究方向多元，成果显著，对AI发展意义重大。
开源如何促进平台构建过程中的协作
在KubeCon & CloudNativeCon欧洲大会上，Marcy Paramonova和Stéphane Cusin发表演讲指出平台是协作系统，需共同标准。开源提供共享标准与统一语言，还谈到赢得信任、文化转变等方面举措。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
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。
从预测到干预，Aether AI为什么押注因果世界模型？
Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」，关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入，介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果，还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机，从 Physical AI 切入创业。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API，Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。
ACL 2026｜证据摊开看，场景图画清：让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。