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多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。面对模型性能的瓶颈，如何在不增加训练负担的情况下，进一步挖掘并增强现有策略的潜力？
1.58bit量化，内存仅需1/10，但表现不输FP16？ 微软最新推出的蒸馏框架BitNet Distillation（简称BitDistill），实现了几乎无性能损失的模型量化。
给全球六大LLM各发1万美金，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？这场大战从18日开始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4实力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略，DepthLM精准完成像素级深度估计等任务，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。
每隔一阵子，总有人宣告“RAG已死”：上下文越来越长、端到端多模态模型越来越强，好像不再需要检索与证据拼装。但真正落地到复杂文档与可溯源场景，你会发现死掉的只是“只切文本的旧RAG”。
我好像有点，越来越不喜欢AI总结这件事了。
国庆不放假，国内AI厂商都在干嘛？百度：卷！
在 iPhone 上部署端侧 AI 模型，成了互联网的新显学。在 iPhone 上体验端侧模型，门槛其实不算高。打开 App Store，搜索 PocketPal AI，下载安装。如果不习惯英文界面，可以在设置 (Setting) 里找到语言 (Language) 选项，切换成中文。