Nvidia 发布研究报告介绍 GR00T 2 世界动作模型，用人类视频训练机器人
Nvidia 发布 GR00T 2 研究报告，将其定位为世界动作模型（WAM），通过扩散预测未来画面，把视频中的人类动作迁移到机械臂。系统用超过一千块 GB300 芯片训练约 40 万小时头戴相机视频，机器人无需遥操作即可点火柴、切香蕉等，成功率在 10% 到 80% 之间；50 个任务仅需不到 3 分钟常规训练即可把成功率从 40% 提到 95%。
#多模态
The DecoderAI 评分6363
Artificial Analysis 完整文章AI 评分5353 Artificial Analysis 联合 Google DeepMind 发布 MKA 多模态知识智能体基准
Artificial Analysis 与 Google DeepMind 合作发布 Multimodal Knowledge Agent (MKA) 基准，评估智能体处理架构图纸、工程示意图、临床扫描等复杂视觉文件并产出幻灯片、表格、报告等交付物。
Google Research精选AI 评分7070 Google Research 发布 AI-PPG-ACC-HTN 系统，用智能手表无袖带检测高血压迹象
Google Research 在 Nature 发表 AI-PPG-ACC-HTN 系统，用消费级智能手表的 PPG 和加速度传感器被动检测高血压迹象，无需袖带校准。
推荐理由：原文给出无需袖带校准的智能手表高血压筛查系统及与临床金标准对比的具体数据，读者可据此评估其筛查定位。
Google ResearchAI 评分4343 Google Research 介绍 Agile Deliberation 框架：让 AI 帮助人类定义主观分类的灰色地带
Google Research 提出 Agile Deliberation 框架，把主观 AI 视觉分类器的构建变成人与 AI 的迭代对话，先化解人类意图的模糊再训练模型。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分4141 苹果机器学习研究提出 GHARP：基于大规模重建先验的实时高斯头部动画
Apple 机器学习研究团队提出 GHARP，可从少量输入图像和表情驱动信号实时生成 3D 头部动画。该方法将问题拆分为离线的身份构建阶段和运行时的轻量表情残差动画阶段，动画网络针对移动设备优化，并用身体对齐网络解决身体区域模糊和闪烁问题。在 Ava-256 基准上达到 SOTA 质量，同时在 A100 GPU 上最高快 13×，Gaussian 数量减少 8×。
Google Research精选AI 评分6868 Google Research 发表 JAMA Network Open 研究：AI 盲扫超声估测孕周达临床非劣效
Google Research 在 JAMA Network Open 发表前瞻性多中心研究，验证 AI 模型解析无超声训练背景的基层人员用便携探头做的盲扫图像来估测孕周。在芝加哥和内罗毕两个环境共 385 名参与者的主要队列中，模型估测孕周的平均绝对误差为 4.18 天，非劣效于专家超声师标准流程的 4.48 天；内罗毕站点未做本地微调，误差 4.27 天，显示了跨临床环境和硬件的泛化能力。
推荐理由：原文给出前瞻性多中心验证数据，AI 用盲扫超声估孕周的误差与专家标准相当，可帮读者了解医疗 AI 跨环境落地的实际表现。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分5151 Apple 发布三模态掩码扩散模型设计空间的系统研究
Apple 机器学习研究团队发布首个从零预训练的三模态 Masked Diffusion Models（MDM）论文，涵盖文本、图文与音频文本数据。
Anthropic：ResearchAI 评分5757 天体物理学家用 Claude Science 补全整幅天空紫外地图
一位天体物理学家与 Claude Science 合作，把 GALEX、Swift、FIMS/SPEAR 和 Gaia 等多套数据交叉校准合并，用 inpainting 结合其他波段观测预测了约三分之一从未被紫外望远镜观测过的区域，并叠加超过 1 亿颗恒星的紫外估计，生成了首版全天紫外地图。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分4343 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 系统卡：GPT-Image-2.5-Sunburst 与 GPT-Image-2.5-Flare 安全评估
OpenAI 为 ChatGPT Images 2.5（GPT-Image-2.5-Sunburst 和 GPT-Image-2.5-Flare）发布系统卡，说明训练数据与安全评估结果。