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Liquid AI发布1.2B推理模型 手机端侧运行仅需不到1GB内存
Liquid AI 最新发布的 LFM2.5-1.2B-Thinking 模型，拥有12亿参数，专为逻辑推理、数学运算和工具调用设计。其最大亮点在于仅需约900MB内存即可在手机等端侧设备离线运行，并引入“思考痕迹”机制提升多步骤任务准确性。通过先进训练技术，模型在性能和稳定性上均有显著突破，标志着AI推理能力向个人移动设备的大规模普及迈出关键一步。
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美团开源工具LongCat-Flash-Thinking-2601发布，调用能力再创新高
美团LongCat团队开源了最新的AI模型LongCat-Flash-Thinking-2601，该模型在工具调用、智能体搜索和推理能力上达到开源模型的最高水平。其核心优势包括卓越的工具调用能力，显著降低真实场景中的训练成本，并提供免费的在线“重思考模式”体验，模拟人类深思过程。模型在编程、数学推理等多项评测中表现领先，并通过创新的评测方法验证了强大的泛化能力。
MIT与UC伯克利团队研发LVP模型 机器人一瞥即可完成新任务
MIT、UC伯克利和哈佛联合团队开发的LVP模型，通过视频生成技术让机器人无需专门训练即可执行陌生任务。该模型利用140万条视频数据学习人类动作逻辑，并转化为机器人控制指令，在零样本测试中成功完成多种复杂任务，突破了传统机器人依赖特定动作数据的限制。
清华携手Uber Manifold AI获亿元融资
清华大学、Uber与Manifold AI公司联合打造的AI研究平台Manifold AI近日完成超亿元天使+轮融资。该平台专注于为科学研究提供支持，核心功能包括机器学习模型调试、数据管理、分析协作及研究流程管理，尤其擅长临床与多组学数据整合，通过自动化预处理提升科研效率。融资资金将用于世界模型迭代和具身大脑应用落地，推动AI在科研中的实际应用。
数据驱动技术重塑海洋机器人控制：港科大与大连海事大学团队发布权威综述
本文系统介绍了数据驱动方法如何革新海洋机器人控制领域。文章基于港科大与大连海事大学团队在顶刊发表的权威综述，分析了传统控制方法在复杂海洋环境中面临的非线性、模型不确定性等瓶颈，并重点阐述了基于机器学习的数据驱动控制技术如何帮助海洋机器人实现自适应、高鲁棒性的智能升级，涵盖AUV、ROV、USV等多种平台及协同控制应用。
AI助力航天推进技术发展
本文探讨了人工智能如何革新航天推进技术，从优化核热推进系统到控制核聚变等离子体，AI通过数字孪生和强化学习在虚拟空间中进行数亿次模拟，显著提升推进效率与安全性。文章还展望了AI在深空探测任务中实时管理燃料和路径规划的潜力，为人类星际旅行提供强大技术支撑。
字节发布Seed新模型 数学竞赛夺金展推理实力
字节跳动Seed AI团队发布数学推理模型Seed Prover1.5，该模型在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌，仅用16.5小时解决IMO2025前五题，成绩与谷歌Gemini并驾齐驱。模型通过大规模强化学习、Agentic Prover和Sketch Model等创新技术，将证明成功率提升至近90%，并在北美数学竞赛中刷新纪录，标志着AI推理能力迈入新阶段。
艾伦研究所发布Molmo 2开源视频语言模型
艾伦人工智能研究所发布Molmo 2开源视频语言模型系列，包括Molmo2-4B、Molmo2-8B和完全开源的Molmo2-O-7B版本。新模型支持多图像和视频输入，具备事件推理、生成描述性字幕、物体追踪等增强功能，并强调数据透明度和企业定制化需求。Ai2同时推出九个新数据集，彰显其在开源领域的坚定承诺。
苹果发布STARFlow-V 革新视频生成技术
苹果公司推出创新视频生成模型STARFlow-V，采用归一化流技术替代主流扩散模型，显著提升长视频生成的稳定性和训练效率。该模型支持文本转视频、图像转视频及视频编辑等多种任务，通过双重架构优化时间序列与单帧细节，在自回归模型中表现优异。未来苹果将继续优化计算速度和物理准确性，推动视频生成技术发展。
谷歌Colab集成KaggleHub 一键调用数据集与模型
谷歌Colab推出KaggleHub集成功能，用户现在可以直接在Colab笔记本中搜索Kaggle数据集、模型和竞赛，无需离开编辑器即可快速获取资源。新功能通过数据探索器简化了访问流程，减少了繁琐的API配置步骤，降低了技术门槛，提升了数据分析和模型开发的效率。
告别“大力出奇迹”：Ilya预言情感将成为AI时代最稀缺的“新石油”
AI专家Ilya Sutskever提出AI发展已告别'规模时代'，未来十年将转向模拟人类情感机制的学习范式。他强调当前AI模型虽测试分数高但实际应用能力弱，需要构建内在价值系统实现安全超智能。这一转变将从参数堆砌转向结构创新，重塑人机共生关系。
清华陈建宇团队× 斯坦福Chelsea课题组推出 Ctrl-World 可控世界模型，让机器人在想象中迭代
清华大学陈建宇团队与斯坦福大学Chelsea Finn课题组联合推出可控生成世界模型Ctrl-World，该模型能让机器人在虚拟想象空间中进行任务预演和策略评估，无需真实世界数据即可大幅提升机器人操作成功率。通过多视角预测、细粒度动作控制和长时程动态维持三大创新技术，解决了传统世界模型的幻觉、控制不精细和一致性差等问题，将机器人策略在下游任务中的成功率从38.7%提升至83.4%。
可穿戴机器人帮助肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者重获日常功能
哈佛大学研究团队开发出一款搭载机器学习技术的柔性可穿戴机器人，专门帮助肌萎缩侧索硬化症(ALS)和中风患者恢复日常活动能力。该设备通过个性化运动学习算法，能够精准识别用户动作意图并提供自适应辅助，让患者重获进食、梳头等基本生活功能。临床测试显示这一创新技术显著改善了患者的生活质量和上肢功能。
能用于水分析的机器人面世
研究人员开发出能够自主进行水质分析的机器人系统，结合TOPSIS决策方法和机器学习算法，使用随机森林分类器检测水中有毒污染物。该系统通过机械臂和传感器采集水样并实时监测物理化学参数，能够在危机情况下快速响应，实现可持续资源管理和行星探索，减少人工干预。
