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在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
昨晚凌晨，通义千问团队宣布，已对其旗舰模型 Qwen3 进行升级，并推出非思考模式（Non-thinking）的更新版本：Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。此次更新旨在提升模型的综合能力
OpenAI声称新模型获得IMO金牌不到24小时，剧情就出现了大反转！
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知-决策-行动」循环搬进电脑，让数百个虚拟人同时在线逃生：他们能实时看见地形、同伴和出口，自动绕开障碍，年轻人快跑、老人慢走、残疾人蹒跚；系统还能把身体24个部位的碰撞力用颜色实时标出来，帮助设计师提前找出潜在风险区域，也能用来演练地铁火灾、演唱会疏散等公共安全场景。
提到机械臂，第一反应的关键词是「抓取」，高级些的机械臂也就做做冰淇淋和咖啡之类的小任务。
埃默里大学团队推出首个覆盖8个真实任务、带有人类解释真值的视觉解释基准Saliency-Bench，统一评估流程与开源工具让显著性方法可公平比较，获KDD’25接收，为可解释AI奠定透明、可靠的基石。
多模态推理，也可以讲究“因材施教”？
欧洲首款，不容易 CECP过的艰辛。
现有Mobile/APP Agent的工作可以适应实时环境，并执行动作，但由于它们大部分都仅依赖于动作级奖励（SFT或RL）。