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KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
社区供稿丨Reachy Mini 亮相 CES 黄仁勋主题演讲：一场开源共创的科技旅程
CES 2026 的 NVIDIA 主题演讲中，黄仁勋带来开源桌面机器人 Reachy Mini，展示了将模型与物理世界连接打造智能伙伴。它运行在本地，依托 DGX Spark 算力，能完成多种任务，其开发是开源硬件与敏捷制造的胜利。
一句话搭出9人旅行网站！奥特曼：ChatGPT Work名字起小了
7月26日深夜，奥特曼称用手机让ChatGPT安排长周末旅行，指令跑完了。ChatGPT Work能力强，能处理多种任务，横跨检索、建站等活儿。其底层是Codex技术，有插件、Sites等能力，还能处理家务。
刚刚，Fable 5全球复活！限时7天，额度砍半
Anthropic官宣Fable 5回归，7月1日至7日限时开放，顶配套餐周使用额度砍半。虽更新安全防护，多数编码任务不受影响，但新防护有误伤，且Token消耗快，还拒绝部分正常提问。其自动化率显著提升。