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近日，商汤科技发布并全面开源日日新SenseNova-Vision理解生成统一视觉大模型，试图宣告视觉AI“缝合怪”时代的终结。截至当前，该模型综合得分登顶Hugging Face Any-to-Any Leaderboard，位列该全模态任意输入输出开源模型榜单全球第一。
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。
时至今日，全球大模型格局已成定数，还有必要耗费巨资从零开始训练一个新模型吗？
很多人以为，把一个大模型放进手机或电脑，就像下载一个 App 一样简单。实际上，手机、电脑和智能硬件的芯片各不相同，同一个模型换一台设备，往往就要重新适配。Nexa AI 做的，就是解决这部分最麻烦也最容易被忽视的工作。
全双工语音对话是人类最自然的交流方式，是语音对话研究的梦想。相比文本输入，语音天然更接近人的交流方式，但现有语音对话常常停留在 “一问一答、听完再说” 的轮次式交互范式。
端侧AI持证上岗了。
7 月 15 日，腾讯 Robotics X 实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型 —— 具身 VLM 基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0 以及 具身世界认知基座模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0，不仅让具身大脑能够 “看” 懂现实世界，还学会同时推理和想象。
近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
我们先来看两个画面。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。