2025，随着大语言模型技术的迅猛发展，数据科学领域正经历一场静默的革命。传统的特征工程、模型训练与迭代优化流程，正被智能化的研发助手所改变。
仅调整5%的骨干网络参数，就能超越全参数微调效果？！
算力砍半，视觉生成任务依然SOTA！
复旦大学和美团的研究者们提出了UniToken——一种创新的统一视觉编码方案，在一个框架内兼顾了图文理解与图像生成任务，并在多个权威评测中取得了领先的性能表现。
今天，美国具身智能公司 Physical Intelligence 推出了一个基于 π0 的视觉-语言-动作（VLA）模型 π0.5，其利用异构任务的协同训练来实现广泛的泛化，可以在全新的家中执行各种任务。
RL + LLM 升级之路的四层阶梯。
昆仑万维Skywork-R1V 2.0版本，开源了！这一次，它的多模态推理实现了再进化，成为最强高考数理解题利器，直接就是985水平。而团队也大方公开了各项技术秘籍，亮点满满。可以说，R1V 2.0已成为团队AGI之路上的又一里程碑。
近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力，不仅具有重要的研究与应用价值，也是迈向通用人工智能的关键一步。
无需数据标注，在测试时做强化学习，模型数学能力暴增159%！
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本，ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力，无需知识蒸馏，为高效训练提供了新思路。
