搜索
今天，小米刚刚扔出一颗“深水炸弹”——Xiaomi-Robotics-1具身基座模型，试图改变这一局面。Xiaomi-Robotics-1基于10万小时真实世界操作轨迹进行预训练，再用约1.1万小时跨本体数据完成后训练。据悉，这是国内首次在机器人策略模型中，对Scaling Law进行较为完整的系统验证。
蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波，把这块最难的拼图拍上了桌：LingBot-VA 2.0——行业第一个具身原生预训练模型。所谓「具身原生」，一句话说清楚：不是拿现成的数字世界模型做嫁接，而是从数据、训练目标到模型架构，每一层都为「机器人在物理世界干活」而生—
蚂蚁灵波选择了后一条路：开源 LingBot-Video。这是一个面向具身智能的视频生成基座模型，也是一套专为机器人场景设计的 DiT 视频预训练范式。通用视频模型更多学习画面变化、镜头运动和视觉风格；LingBot-Video 则把重点放在动作、任务、交互和物理环境变化上，面向世界预测、动作理解和机器人训练构建视频生成基座。
蚂蚁灵波的 LingBot-Depth 2.0，一出手就是王炸——12项世界第一！深扒内幕发现：他们竟然直接抛弃了 DINOv3，从头自研预训练基座，仅用11亿参数暴力干翻70亿大魔王，且宣布重磅开源。
Fable 5重新上线，Arena.ai的Gostev在一段视频中甩出63个3D世界，几乎都是一次成型。看了视频，就连刚加盟Anthropic预训练团队的Karpathy，也直呼没想到。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
Transformer之父走了，诺奖得主走了，预训练核心走了——一周内,四个人离开谷歌。最新的一张牌Gemini Spark能挽回谷歌士气吗？
OpenAI首席研究官Mark Chen释放了一个强烈信号：OpenAI 并不认为scaling laws已经失效，恰恰相反，预训练、数据工程、推理训练和更长任务链条，仍是通向AGI的主干道路。
来自 Sharpa、清华大学、UC Berkeley、上海交通大学、ETH Zurich 等机构的研究者提出了首个通用触觉基础策略 FTP-1。它基于约 3,000 小时、来自 26 个数据来源和 21 种触觉传感器的数据进行预训练
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。