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香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
多智能体系统正在从学界走向业界。 在 Coding、Research 等真实场景里，越来越多系统不再只依赖单个 agent，而是由多个 Agent 分工协作：有人负责规划，有人负责检索，有人调用工具，
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
从原始视频出发，无需人工介入，自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产，推进到自动化、可扩展的新阶段。
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。
刚刚过去的2026智源大会上，由智源研究院孵化的星源智发布了全球首个具身交互世界模型ω-EVA，就这一前沿命题给出了全新的差异化解法。传统世界模型的困境是"只预测，不参与"。它们训练时学习未来状态，推理时却与动作生成分割——视频生成得再精美，机器人该撞墙还是撞墙。
偷师、借道、换血、误删……折腾到最后，xAI成了给对手供电的人。
大家好，我是袋鼠帝。 6月，感觉又是模型爆发的月份。
更聪明的计算远比更多的计算更有效。