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人形机器人终于学会洗碗了

Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。

淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA，已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令，在战斗理解准确率和执行速度上表现优异，还构建了评测基准等。

Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。

一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。

dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。

图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。

在世界人工智能大会WAIC上，图灵奖得主杰弗里・辛顿发表演讲，围绕AI历史、未来等展开。他认为大语言模型与人类理解语言方式相似，数字智能知识分享效率远超人类，还提议构建网络让AI向善。

开源大模型进入中国时间，Kimi K2风头正盛时，Qwen3迎来升级，235B总参数量仅为Kimi K2四分之一，基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式，新模型仅支持非思考模式，此次是小更新，大招在后头。

OpenAI推出ChatGPT Agent，它整合Operator远程浏览器和Deep Research能力，Pro、Plus和Team用户可激活。能完成复杂任务，有强大工具集，性能在多基准测试超人类，但OpenAI因能力增强启动最高安全保障。

当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。