突破2D-3D鸿沟！北大、人大、BeingBeyond提出VIPA-VLA，用人类视频解锁机器人精准操控

当我们用手机拍摄一段 "拿起杯子放进抽屉" 的视频时，大脑能瞬间从 2D 画面中捕捉到杯子的位置、距离、手的运动轨迹等 3D 空间信息。但对于依赖视觉-语言-动作（VLA）模型的机器人来说，这却是一个

大模型评测基准技术解析丨AI Insight Talk 直播预告

在大模型快速演进的过程中，评测成为衡量模型能力不可或缺的“标尺”。模型究竟具备哪些能力、存在哪些短板，以及在复杂场景下是否足够稳定，仅凭参数规模或模型结构难以给出明确答案，仍需依托系统化的评测基准与多

聊聊大模型推理系统之 XY-Serve：华为&清华团队如何在昇腾NPU上实现95%吞吐提升？

图片由AI生成在大模型推理系统中，输入/输出长度高度动态、注意力掩码结构复杂多变、Prefill/Decode/Verify 阶段混合调度等问题，正严重制约 AI 加速器（尤其是华为昇腾 NPU等基于

10万奖金池！书生公式识别 SFT/RL 打榜赛等你来

自 2023 年底书生大模型实战营推出以来，已有五期学员共同进行了学习和开发实践，吸引超过 25 万人次 在线学习，孵化出近 1500 个创意项目。书生大模型实战营第 6 期全面升级，本次课程将在 A

95%越狱成功率！佐治亚理工与清华联手发布新型攻击框架，最强大模型无一幸免

警告：本文包含可能具有冒犯性和有害性的内容！近日，来自佐治亚理工学院、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）、清华大学、IBM研究院等多家顶尖机构的研究团队，联合发布了一种名为 CKA-Agent[

2025最新rag综述（2）——RAG技术发展流程、最新技术挑战与系统级优化

一句话总结：该综述系统梳理了 RAG 技术的发展脉络，从早期开放域问答任务中的原型，到近年来多领域大规模应用的系统化演化，进行了全面而深入的总结。前文速览：RAG 是当前提升大语言模型回答质量与准确性

Transformers v5 重磅升级：简洁设计 + 无缝兼容，让 AI 开发更高效

2020 年 11 月 19 日，Hugging Face 发布了 Transformers v4 的首个候选版本，彼时这个 AI 模型定义库的日安装量仅 2 万次，支持的模型架构不过 40 种，社区

对抗谷歌Gemini 3的王牌来了？GPT-5.2实测结果全公开，考公、编程、图片标注、大海捞针不在话下！

昨晚我们刚说到Cursor提前泄露GPT-5.2，今天（当地时间12月11号）OpenAI就正式放出了这款被定位为“迄今最强专业知识工作模型”的新系统GPT-5.2[1]，已全面向ChatGPT订阅用

从黑箱到透明：用 LangSmith Studio 全面可视化 LangGraph/LangChain Agent 的运行逻辑

> 作者：李剑锋前言LangSmith Studio 是一个用于本地开发 LangChain / LangGraph Agent 的免费可视化调试界面。它不是云服务，而是你的本地 Agent 与可视化

NeurIPS 2025｜西交等VideoVLA首次将视频生成模型转化为机器人操作器，开创机器人操作新范式，跨物体跨设备都能打

前言：VideoVLA的思路和我们之前解读过的 RynnVLA-002 比较相似。两者都是同时赋予模型动作和图像生成的能力，RynnVLA-002 是将 VLA 模型和世界模型统一在一个框架中，VLA

嬛嬛类卿？现在哪个AI才是最适合你的？来测>>

> 本文转载自「GMI Cloud 黑板报」 哈喽，朋友们～ 跟大家分享一件💡开心💡的事 —— 用 GMI Cloud 推理引擎平台的 API 开发的微信小程序「测测你适合啥 AI」正式

聊聊大模型推理系统之 SageServe：基于微软 Office 365 真实流量，统一调度池减少 25% GPU 消耗

在如今大模型（Large Language Models, LLMs）推理需求爆炸式增长的背景下，如何在保障服务质量的同时控制高昂的 GPU 资源成本，已成为云服务商的核心难题。近期，由微软联合多所高

数学+GUI推理双突破！小米&清华提出CAPO，通过优势信号让大模型像孩子一样“先学对的，再纠错的”

图片由AI生成在当前大语言模型（LLM）迅猛发展的浪潮中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升模型推理能力的关键技术。无论是 DeepSeek-R1 还是 Kim

活动报名丨全球首款 AI 主题桌游《Talk With》线下开玩！上海 GDPS 2025 见！

睡不着？想恋爱？开车犯困？…… 都是聊天能解决的事儿！玩家在《Talk With》里会面临抽到的随机场景，每个场景都潜含着困难和危机。你需要竞拍和挑选合适的对话式 AI 和语音技术，并给出有表现力的解

检索增强生成（RAG）2025最新综述深度解读（1）：架构、评估与发展趋势

一句话总结：该综述系统梳理了 RAG 技术的发展脉络，从早期开放域问答任务中的原型，到近年来多领域大规模应用的系统化演化，进行了全面而深入的总结。论文地址：https://arxiv.org/abs/

聊聊Agentic Inference的崛起：100 万亿 token 定义 2025 AI 新范式

2024年底，OpenAI o1模型的发布成为大型语言模型（LLM）发展的关键转折点。这款首个被广泛采用的推理模型，将行业从单一的文本模式生成推向多步骤审慎推理的新阶段，彻底改变了LLM的应用格局。而

大模型真能替代数据工程师和分析师吗？字节、中科院联合发布 DAComp：首个覆盖企业级数据智能全生命周期的 LLM 评测基准

内容概览（图片由AI生成）在人工智能技术突飞猛进的今天，大语言模型（LLM）被寄予厚望——不仅能写代码、回答问题，甚至有望成为企业中“自主数据智能体”，自动完成从原始数据清洗、建模到商业洞察生成的全套

第八届GAIR全球人工智能与机器人大会，议程正式公布

“教育被重塑，产业范式被改写，世界模型浮出水面，算力体系重新洗牌……” 作者丨杨依婷编辑丨包永刚在AI技术奔涌向前的时间洪流里，那些深刻的变革，往往以微弱的火光开场，最终点燃时代的烈焰。九年前

NeurIPS 最佳论文（书小生海报版）

HF Papers直播 AI Insight Talk | OCR 专场

https://huggingface.co/collections/AI-Insight/hf-papers-live-6-ocr由 Hugging Face × OpenMMLab × Model

聊聊大模型推理系统之 FlowMesh：成本降低 3.8 倍，靠 “任务拆细 + 结果共享” 大幅节省冗余计算的资源编排方案

图片由 AI 生成，可能有误在大模型训练与部署成本高企的今天，一个令人惊讶的问题摆在我们面前：为什么成百上千个团队在同时重复执行几乎相同的 SFT（监督微调）或奖励模型推理任务？传统系统将每个工作流视

Anthropic 尝试为AI注入“灵魂”？Claude 4.5 Opus“灵魂文档”泄露？

当全世界的目光都聚焦在 OpenAI 和 Google 的 Gemini 迭代时，以“安全与伦理”著称的 Anthropic 似乎显得格外安静。然而，就在这几天，一份神秘的文档在 Reddit r/C

百度百舸 X SGLang Meetup 北京站活动报名开启，12 月 14 日见

（下方海报中的报名二维码若手机无法打开，请尝试在电脑端打开）-- 完 --机智流推荐阅读：1. 多模态统一模型的“理解”真的能指导“生成”吗？北大推出 UniSandbox，揭示理解-生成鸿沟与进化之

大脑如何记忆？哈佛大学联合MIT提出「key-value 存储」理论

哈佛大学联合 MIT 提出大脑记忆遵循 “Key-value memory” 原理 —— 海马体存储用于检索的 “键”（Key），新皮质存储记忆 “值”（value），二者分工协作解决了 “记忆存得住

GAIR 2025 世界模型论坛：走向真实智能的起点

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扩散模型蒸馏：多次迭代为何能被压缩至一步生成

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当小模型当老师，大模型反而学得更好了？港大提出LightReasoner，让小模型教大模型“关键推理”，效率提升90%！

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晚报：DeepSeek携金牌级数学模型强势回归｜阿里开源秒级图像生成模型｜首个纯AMD硬件训练的大模型发布，挑战英伟达生态地位

新闻资讯DeepSeek 强势回归：开源 IMO 金牌级数学模型 DeepSeek-Math-V2DeepSeek 发布新一代数学推理模型 DeepSeek-Math-V2，实现 IMO 金牌级推理能

从检索增强到自主检索：构建可行动的 Agentic RAG 系统

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