论文能不能中？可以用AI提前预测～ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent，能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络，应对各类预测和生成任务。
今天，银河通用机器人发布了端到端具身抓取基础大模型「GraspVLA」，全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的具身大模型，展现出了比OpenVLA、π0、RT-2、RDT等模型更全面强大的泛化性和真实场景实用潜力。
图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）作为数字时代最具代表性的创新之一，大幅简化了人机交互的复杂度。
IBM 正式发布了其新一代开源大语言模型 Granite 3.1，这是一组轻量级、先进的开源基础模型，支持多语言、代码生成、推理和工具使用，能够在有限的计算资源上运行。这一系列模型具备 128K 的扩展上下文长度、嵌入模型、内置的幻觉检测功能以及性能的显著提升。
北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架，通过引入Winograd算法和多项策略，显著提升了图像生成速度和内存效率，最高可提速4.79倍。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
LLM 强大的语言能力，使其被广泛部署于 LLM 应用系统（LLM-integrated applications）中。此时，LLM 需要访问外部数据（如文件，网页，API 返回值）来完成任务。
pentagramdesign （五角设计公司）是全球知名的创意设计公司，最近该公司使用 AI工具Midjourney ，创作了1000个图标，引发了外网设计师群体的吐槽。
将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。
不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要 LLM 生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如 JSON、SQL 等）的数据。 但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难，陈天奇团队提出了一种新的解决方案：XGrammar。
