最强具身大脑，宝座易主！在10项评测中，国产RoboBrain 2.0全面超越GPT-4o。这次，智源研究院开源了具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本以及跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。不仅问鼎评测基准SOTA，还成功刷新跨本体多机协作技术范式！
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时，一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之，重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
今日，昆仑万维重磅开源多模态推理模型Skywork-R1V 3.0，这是其迄今最强多模态推理模型，参数规模为38B，在多个多模态推理基准测试中取得了开源最佳（SOTA）性能。
大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
如果一个视觉语言模型（VLM）只会“看”，那真的是已经不够看的了。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。
