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今天的原力灵机开发者大会上，这家公司就把新一代具身基础模型DM0.5端上了桌。 往前，它能接住数据飞轮；往后，它连着开发者平台与真实场景，可以说是后续一切落地动作的底座。
今天原力灵机正式发布的 DM0.5 往前推进了一步。它不只是继续提高某些固定任务上的表现，而是围绕真实世界里的泛化问题做了一次系统突。 如果深入分析，就会发现 DM0.5 这几个核心提升，都是想解决一个问题：如何让具身模型从可控环境里的能力演示，走向开放环境里的稳定执行。
具身机器人在60分钟内，不间断抓取100多个没见过的物体（透明的、金属的、软质的），目前能达到什么水平？
2025最后几天，是时候来看点年度宝藏论文了。
多模态图片检索是计算机视觉和多模态机器学习领域很重要的一个任务。现在大家做多模态图片检索一般会用 CLIP/SigLIP 这种视觉语言大模型，因为他们经过了大规模的预训练，所以 zero-shot 的能力比较强。
新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时，是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间？在各种提示模式（Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等）中选择最佳方案，再逐字斟酌提示内容，这一过程不仅耗时，而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。
开源语音模型Orpheus让LLM涌现出人类情感！在A100 40GB显卡上，30亿参数模型的流式推理速度甚至超过了音频播放速度。甚至可以zero-shot克隆声音。
理解物体的物理属性，对机器人执行操作十分重要，但是应该如何实现呢？
近日，又一惊人结论登上Hacker News热榜：没有指数级数据，就没有Zero-shot！多模态模型被扒实际上没有什么泛化能力，生成式AI的未来面临严峻挑战。