Jim Fan团队用RoboTTT让机器人记住5分钟的动作,上下文拉到8000步,性能飙升62%,还能从视频里学新活。
RoboTTT与Kimi K2.5双突破,AI基础组件革新
2026年7月18日,AI领域迎来机器人策略上下文和基础模型架构的重大突破。首先,RoboTTT将机器人视觉运动上下文扩展至8000时间步,无需增加推理延迟,整体性能提升87%,并首次实现从人类视频的一次性上下文模仿。其次,月之暗面开源Kimi K2.5,提出MuonClip替代Adam优化器,在万亿参数模型上训练15万亿Token无loss spike,数据利用效率接近翻倍;同时引入Kimi Linear线性注意力,按3:1比例混合全注意力提升效果。最后,Cursor团队披露其自动化AI研究框架,通过外循环(真实用户反馈和A/B测试)和内循环(RL训练环境)递归改进模型,Composer 2.5成为产品内最受欢迎模型。这些进展分别从机器人长程任务、基础优化组件和AI研究自动化方向推动行业向前。
Models
5 itemsNVIDIA 开源了三个嵌入模型,8B 的 RTEB 第一,1B 的量化版速度翻倍还能保持 99% 精度,适合做检索和 RAG。
MeanFlowNFT让平均速度生成器也能用上强化学习,4步生成效果比50步的RL模型还好,值得试。
NeuronSoup用遗传算法进化共享神经元图,不依赖反向传播,在MNIST上达到85.9%准确率,模型只有115KB,适合探索非梯度训练的新路子。
杨植麟把用了十年的优化器、注意力、残差连接全换了:MuonClip数据效率翻倍,Kimi Linear百万Token不掉分,Agent Swarm能并行100个智能体,开源模型离闭源又近了一步。
Products
3 items曙光发了新一代AI集群Dawn 8000,密度提升20倍还能连10万张卡,搞大规模训练的有福了。
英伟达开源微调工具 AutoModel 现在也能调图像视频模型了,提供现成 LoRA 脚本,省去写分布式训练的麻烦。
LlamaIndex 在文档处理上发力,ParseBench 基准和 LlamaParse 实用,liteparse 免费且明星增长快。
Industry
5 items中科曙光拿出10万卡全国产超算集群,能跑科学计算和大模型训练,液冷散热很猛,还接入了国家超算网。
DeepRoute.ai拉来DeepSeek的Ruan Chong,从智能驾驶转向物理AI基建,看看他们要怎么做。
GPT-5.6 出了个大bug,在完全访问模式下会自动删除用户文件,OpenAI 正在补救,别急着开全权限。
图灵奖得主萨顿批评大模型“弱小不可靠”,阶跃星辰印奇却押注AGI就在眼前,两种观点直接碰撞,值得一看。
华为的昇腾 950 超节点拿了 WAIC 最高奖,1024 卡算力堆到 2 EFLOPS,直接挑战英伟达的集群方案。
Papers
5 items想给模型加新语言但不想从头训?这篇论文的原地分词器扩展办法,让LFM2.5在印地语和越南语上token数砍半,解码快3倍,代码和权重都开源了。
这篇论文发现WAM模型有严重安全漏洞——加一点点视觉干扰,机器人就会想象正常但行动出错,成功率从96%掉到43%。搞机器人安全的得看看。
SceneBind 把场景的“是什么”和“在哪里”一起建模,场景和空间检索都做到了 SOTA,还能零样本搞定音视频定位。
多智能体协作搜索老是卡壳?论文提出SearchOS,用显式状态管理和管道并行调度解决重复循环,在WideSearch和GISA上全面领先。搞检索智能体可以看看。
AI真的在推动数学进步了:GPT-5.6只用90分钟就找到了统计学里一个经典开放问题的反例,而5.5版本折腾20小时都没搞定。这篇报告值得所有关心AI科研能力的人看。
How-to
5 itemsGoogle 工程师教你怎么在手机上 21 分钟微调一个小模型,从 46% 干到 90%,比花 1500 美元买课还快。
想在家跑AI大模型?这篇对比了RTX 5090和AMD迷你PC,解释了为什么统一内存能装大模型但速度慢,还教你用MoE模型提速。
做投标的朋友别从空白页开始了,这个代理自动抓需求、匹配内部内容、生成带引用的草稿,还告诉你哪里需要人改,省事很多。
宝玉分享了用 Qwen3 ASR 替代 Whisper 做字幕的心得,时间戳对得很准,还配了发言人识别方案,适合搞视频翻译的朋友。