Figure发布Helix 2.5，在30个陌生家庭实现56%零样本成功率
Figure于9月17日发布人形机器人神经网络Helix 2.5。该模型基于公司的人类行为数据集Index预训练，并在旧金山湾区30个此前未采集数据的家庭中测试。在整理客厅、折叠毛巾和铺床三类任务中，Helix 2.5的零样本成功率达到56%，而从零开始训练的同条件策略为9%。测试使用了训练数据未涵盖的家庭环境和物品，且只有完整完成任务才计为成功。Figure表示，Helix 2.5仅使用Heli
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Anthropic 推出生命科学认证计划，三款模型适用统一授权条款
Anthropic 推出了面向生命科学领域的认证计划。根据计划，Mythos 5.1、Opus 5 和 Sonnet 5 三款模型均适用标准化的使用与授权条款。该举措通过合同明确了药企、生物技术公司和科研机构将这些模型用于研发、文献梳理或实验辅助时的使用范围与责任。对于监管要求较高的生命科学行业，统一条款可帮助相关机构评估模型是否适合进入研究和实验流程。
面向多模态大语言模型细粒度感知的区域级策略优化
Vision-RL2 在避免大幅增加视觉 token 成本的同时，提升多模态大语言模型（MLLM）的细粒度视觉感知能力。该方法先从压缩视图中定位相关区域，再将更高分辨率集中到选定证据上。研究人员通过区域级强化学习优化轻量级候选区域网络，并使用冻结的 MLLM 读取器评估各区域对答案的贡献。在六个细粒度基准和四个 MLLM 骨干模型上，Vision-RL2 在所有视觉 token 预算下都提升了准确
Video DeltaNet 提出面向直播视频生成的混合注意力机制
Video DeltaNet 将局部 Softmax 注意力与双向线性记忆结合起来，以降低视频扩散模型处理长时空令牌序列的成本。其 Video Delta Attention 机制在联合处理空间令牌的同时，每帧更新一次记忆；分阶段的教师模型对齐流程则将这一新路径引入预训练模型。在 MiniMax H3 实现中，该混合方法用于视频到视频的交互，而涉及文本或音频的交互仍保留 Softmax 注意力。结
UFO：面向多模态图像生成全条件对齐的评估链
UFO 是一个统一框架，用于评估多模态图像生成系统是否能同时满足文本和视觉条件。该方法将整体对齐目标拆分为细粒度、相互解耦的原子评估单元，并通过通用或专用功能调用逐一验证。实验表明，在参与评测的方法中，UFO 与人工偏好的相关性最高，平均相关性提升了 15.25%。研究人员还提出 UFO-Bench，用于在文本与视觉条件的多种交互场景下全面评估图像定制模型。
特权信息能为策略内自蒸馏带来什么？
一项研究分析了解答或完整推理过程等参考信息，能为语言模型的策略内自蒸馏带来多少额外价值。研究人员构建了 AMPLE-Math 数据集，包含 5,319 道数学题，每道题提供六种共享同一答案的推理视图，并将使用参考信息的蒸馏与条件匹配的无参考蒸馏进行比较。结果显示，在启用思考能力的评估中，Qwen3-1.7B 的大部分性能提升都可以由无参考蒸馏解释。参考信息带来的额外收益在 Qwen 上较为有限，在
When2Think：面向高效混合推理模型的难度感知长度控制
大型推理模型在复杂任务上表现出色，但常在简单问题上浪费计算资源，在困难问题上又推理不足。When2Think是一种后训练框架，可根据每个问题的难度动态分配推理深度。该方法结合实例级难度感知奖励塑形、基于验证器的奖励以及批次标准化优势，无需训练奖励模型，也无需在线查询参考模型。在数学基准测试中，相比基础模型，AIME24上的Pass@3提升10.0%，Token使用量减少27.9%。在AIME25上
RetireOPD：面向智能体强化学习的自适应退出式在线策略蒸馏
RetireOPD是一种面向智能体强化学习的训练方法。它首先利用环境奖励优化一个具备特定技能的教师模型，再通过在线策略蒸馏，将这些能力传递给没有预设技能的学生模型。当学生与教师之间的性能差距不再缩小，且学生达到教师成功率的目标比例后，学生会自行停止依赖教师，随后仅通过强化学习继续训练。在参数规模为15亿至70亿的Qwen2.5模型上，RetireOPD相比仅使用强化学习的基线，将ALFWorld成
DeepSeek-V4.1-Flash：突破 KV 缓存压缩极限
DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash，这是一款拥有 5520 亿骨干参数、支持最长 100 万 token 上下文的多模态混合专家模型。其因果编码器—解码器架构在解码阶段每个 token 激活 160 亿参数，在预填充阶段仅激活 80 亿参数。通过跨层 KV 缓存复用、FP4 KV 缓存和 SWA Bounded Replay 部署优化，该模型将 HBM 中的 KV 缓
人形机器人可“自主做家务”，Figure 发布 Helix 2.5 模型
Figure 发布 Helix 2.5 模型，让人形机器人能够“自主做家务”。该公司表示，其在美国旧金山湾区租了 30 套房子，机器人没有进行额外训练，到达后便开始自行收拾房屋。Helix 2.5 在全球人类行为数据集 Index 上预训练，旨在回答类人机器人能否进入从未见过的家并立即自主工作。基于单一基础模型，机器人产生三种行为：整理客厅、折叠毛巾和整理床铺。在 30 户家庭的测试中，单一 In
VABench通过视觉演示、主动感知和度量控制评估具身空间智能
VABench评估多模态大语言模型能否在机器人任务中完成观察、行动和修正的完整闭环。模型从RGB演示中学习程序性上下文，主动选择摄像机视角，输出度量笛卡尔目标，并根据执行反馈进行修正；系统不提供物体的特权位姿信息或标准轨迹。该基准包含14个基础任务族、未见过的几何与布局变体，以及涉及五个物体的长时程任务。表现最佳的模型在目标定位上达到100%，在空间关系上达到78.9%，但三次运行的平均任务成功率
JEPA-Anything：跨不同世界学习预测模型
JEPA-Anything是一种基于正交预测因子分解的领域无关世界建模框架。它扩展了联合嵌入预测架构，将潜在目标分解为互补因子，通过专用路径进行学习，再在统一的预测设计中重新组合。研究人员在视觉、生物学、临床轨迹、控制、分子动力学、物理场和天气等七个领域进行了评估。论文称，与匹配的JEPA基线相比，该方法在10项动力学任务中均改善了指标，并将Interventional Pong中的单次干预预测误
AI浩劫真实存在
文章认为，AI对齐——即模型与人类目标保持一致——正越来越难验证。AI会在测试中作弊、隐藏思维链，并可能追求自保，引发人类失去控制权的担忧。Apollo Research CEO马里乌斯·霍布汉警告，过去仅属理论的风险正变为现实且混乱。Redwood Research首席科学家瑞安·格林布拉特预计明年更糟。科技大厂纷纷解散安全团队：Meta裁撤基础研究，OpenAI成立一年后解散对齐团队，随后又解
谷歌最强数学推理AI模型疑似曝光：支持100万词元上下文
据X用户@lyraxana爆料，谷歌正基于DeepThink V3在内部开发一款代号为“Mathematica”的实验性AI模型，主要针对高强度计算和复杂符号问题求解进行优化。API数据显示，该模型可能支持高达100万个词元的上下文窗口，输出上限为65,536个词元。“UNSTABLE_EXPERIMENTAL”和“Teamfood”标签表明，这是一款面向内部测试的不稳定实验版本。谷歌尚未正式确认
黑客利用Anthropic的Claude入侵OpenAI
一个开展漏洞搜寻的独立安全研究团队成功访问了OpenAI的内部代码系统。这起事件凸显了利用人工智能实施自动化网络攻击的风险正在上升。