11月21日·清华团队推出LimiX，大模型表格理解迈向新高度

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11月21日·周五 AI工具和资源推荐

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清华团队推出LimiX，大模型表格理解迈向新高度

清华大学与稳准智能联合发布的LimiX系列模型，为大模型在结构化数据处理领域带来了突破性进展。LimiX首次在结构化数据领域实现了“通用”目标，一个模型即可处理分类、回归、缺失值填补等多达10类任务，无需二次训练。其性能显著优于传统专用模型，如XGBoost、CatBoost等，甚至在某些任务上实现了断崖式领先。LimiX不仅在基准测试中表现出色，还在实际工业场景中展现出强大的稳健性和应用价值，如食品生产、电力市场预测等。此外，LimiX团队还开源了轻量级版本LimiX-2M，使其更易于在资源受限的设备上运行和微调，进一步推动了结构化数据处理的普及。来源：微信公众号【机器之心】

Meta提出SoCE，模型融合新方法刷新性能记录

Meta与伦敦大学学院等机构的研究者提出了一种基于模型Souping的新方法——SoCE（Soup Of Category Experts）。该方法通过分析基准测试中不同类别的相关性，挑选最优模型候选，并采用非均匀加权平均的方式进行融合，从而最大化整体性能。实验表明，SoCE在多语言能力、工具调用、数学推理等任务上显著提升了模型效果与稳健性，并在Berkeley Function Calling排行榜上取得了SOTA成绩。SoCE的核心在于利用类别间的弱相关性，为每个类别挑选专家模型，并通过优化的加权方式组合，实现了模型能力的互补与提升。来源：微信公众号【机器之心】

DTS框架优化大模型推理，准确率与效率双提升

由JHU、UNC Charlotte等机构团队提出的DTS（Decoding Tree Sketching）框架，为大模型推理任务带来了显著优化。DTS通过在高不确定度位置展开多分支并行解码，并在最先完成路径时早停，以近似找到最短且正确的推理路径。该框架无需额外训练，仅通过优化解码策略，即可显著提升模型推理的准确率和效率。在AIME2024/2025基准测试中，DTS使DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/1.5B模型的准确率平均提升6%，推理长度缩短23%，无尽重复率降低10%。DTS的核心在于将推理质量问题转化为解码搜索问题，并揭示了推理链长度与准确率的负相关性，为未来推理模型的优化提供了新方向。来源：微信公众号【机器之心】

智源研究院推动具身智能生态共建，数据共享与平台发布引领行业

智源研究院举办的2025智源具身智能Open Day吸引了众多机器人独角兽和本体厂商参与，推动了具身智能领域的数据共享与生态共建。智源研究院院长王仲远提出“谁家数据贡献得多，谁的大脑就更好用”的理念，旨在通过非营利的中立身份打破数据孤岛，建立互惠契约。智源开源了汇聚18万+轨迹的高质量真机具身数据，并发布了全流程开发平台RoboXstudio和数据软件框架CoRobot，降低了开发门槛。此外，智源还联合多家合作伙伴成立了RoboChallenge组委会，统一了评测标准，推动了具身智能行业的标准化发展。来源：微信公众号【量子位】

斯坦福华人博士创业，家务机器人Memo亮相

斯坦福华人博士赵子豪和迟宬联合创办的机器人公司Sunday推出了首款家务机器人 Memo。Memo具备卡通小脸蛋、头顶棒球帽的可爱外观，能够完成收拾桌面、叠袜子、做咖啡等多种家务任务。其背后的核心技术是ACT-1基础模型，该模型融合了长时序操控与基于地图的导航，仅需输入像素或观测值即可输出全身动作指令。ACT-1的训练完全依赖人类数据，通过技能捕捉手套采集数据，降低了传统数采设备的成本。Memo全身采用刚性与弹性聚合物的混合材料，具备良好的结构稳健性和安全性，预计2026年正式推出。来源：微信公众号【量子位】