1月8日·阿里云 AI 助力米兰冬奥会，开启全民参与新时代

1月8日·周四  AI工具和资源推荐

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阿里云 AI 助力米兰冬奥会，开启全民参与新时代

阿里云作为 2026 年米兰冬奥会的官方云服务合作伙伴，联合国际奥委会和米兰冬奥组委会发起了全球 AIGC 大赛。参赛者使用阿里云的万相大模型生成冬奥主题视频，优秀作品将被奥林匹克博物馆收藏。万相大模型具备强大的视频生成能力，支持多镜头叙事、角色扮演和高清画质，为创作者提供了强大的工具。此次大赛不仅展示了 AI 技术在体育领域的创新应用，也为普通人提供了参与奥运的新方式，推动了“AI for all”的理念。来源：微信公众号【机器之心】

博士申请全攻略，从准备到抉择的实用指南

加州大学圣地亚哥分校的 Lucy Lai 教授结合自身经验，发布了一份详细的博士申请指南。指南涵盖了从确定申请意向、选择学校和导师，到准备申请材料和面试的全过程。Lai 教授建议申请者尽早开始准备，合理选择申请学校数量，并充分利用申请费减免政策。她还强调了推荐信和个人陈述的重要性，并分享了面试时的注意事项。这份指南为博士申请者提供了全面而实用的建议，帮助他们提高申请成功率。来源：微信公众号【机器之心】

OmniAgent 引领全模态主动感知新范式

浙江大学、西湖大学和蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，一种基于“音频引导”的主动感知 Agent。该模型通过“思考 – 行动 – 观察 – 反思”的闭环机制，实现了从被动响应到主动探询的转变，有效解决了全模态大模型在跨模态对齐和细粒度理解上的难题。OmniAgent 在多个基准测试中取得了 SOTA 成绩，显著优于现有模型。其设计理念具有高度扩展性，为未来全模态 Agent 的发展提供了新的方向。来源：微信公众号【机器之心】

国产具身智能基座模型 WALL-OSS 拿下全球第二

自变量机器人的端到端具身智能基础模型 WALL-OSS 在 RoboChallenge 真机评测中以 46.43 分的成绩排名全球第二，超越了美国具身智能明星公司 Physical Intelligence 的 pi0 模型。WALL-OSS 在多个单任务中获得第一，展现了强大的性能。该模型采用共享注意力 + 专家分流架构，通过阶段式训练范式，实现了认知能力和动作精度的平衡。更重要的是，WALL-OSS 是一个开源模型，其代码和参数完全透明，为具身智能的发展提供了重要的开源基础设施。来源：微信公众号【量子位】

智元发布 SOP 系统，推动具身智能持续进化

智元机器人推出了 SOP（Scalable Online Post-training）系统，一套面向真实世界部署的在线后训练系统。SOP 将 VLA 后训练从离线、单机、顺序模式转变为在线、集群、并行模式，通过多机器人并行采集和云端集中更新，实现了模型的快速进化。实验表明，SOP 显著提升了模型性能，缩短了训练时间，并保留了模型的泛化能力。该系统改变了机器人的生命周期，将部署视为更大规模学习的起点，推动了具身智能在真实世界中的持续进化。来源：微信公众号【量子位】