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导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
伴随多模态大模型的发展，GUI Agent正成为人机交互的新范式。
没有图片，也能预训练多模态大模型?在多模态大模型（MLLM）的研发中，行业内长期遵循着一个昂贵的共识：没有图文对（Image-Text Pairs），就没有多模态能力。
今日，美团旗下光年之外团队宣布其首款AI浏览器Tabbit正式开启免费公测。 相比于传统浏览器，Tabbit的最大特色是支持“智能代理模式”。该模式能帮你执行复杂的网页操作任务，模拟人工操作，自动打开网页、提取信息、填写表单、跨平台整合数据等操作，把结果交付给你。
Meta联合多所高校发布首个可规模化自动生成第一视角音视频理解数据的引擎EgoAVU ，让多模态大模型首次真正「听懂世界」。
基于对注意力特性的观察，CineTrans 提出块对角掩码的通用机制，使视频生成模型能高效地自动化转场。为了进一步提升转场模型的效果和准确性，作者设计了详细的多镜头视频生产管线，并收集了一个高质量、多镜头数据集 Cine250K，大幅提升多镜头转场视频生成的效果。作为首个时间级可控的自动化转场模型，CineTrans 为这一领域的众多后续方法提供了关键技术。
GeoPT提出了一种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。
针对这一挑战，来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组提出了一个全新的自监督 RL 框架 ——Co-rewarding。该框架通过在数据端或模型端引入互补视角的自监督信号，稳定奖励获取，提升 RL 过程中模型奖励投机的难度，从而有效避免 RL 训练崩溃，实现稳定训练和模型推理能力的诱导。
奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。但最火的那段，是他回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」
「中国巴菲特」段永平，押注AI医疗。 数据显示，段永平Q4买入了AI医疗公司Tempus AI，新进11万股。 段永平曾一手打造小霸王、步步高，还是OPPO、vivo的幕后奠基人；之后退居幕后转向投资