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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。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了！同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架，以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手，同步采集高保真触觉信息，使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作，论文已被CoRL 2025接收。