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11月1日星期日
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10 月 28 日
SmolVLA：用自己的示范，教机械臂把积木放进盒子
从五个积木位置的官方数据示例出发，理解图像、状态与动作如何连成可微调的策略。
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ESM3：给出蛋白质的一部分，让模型补出序列与结构
把部分序列、结构与功能条件拼成设计提示；分清当前入口、本地小模型和旗舰研究结果。
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Boltz-2：分子摆得像，还要看它结合得多强
从同一份分子输入读懂结构、结合概率与亲和力，避免把漂亮结构图当成实验结论。
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Prithvi-EO-2.0：让同一块农田的多期卫星影像一起参与识别
沿三期、六波段农作物分割任务，看懂多时相遥感预训练与下游识别的区别。
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Aurora：一套预训练底座，怎样转向天气、海浪与污染预测
从ERA5数据批次到杜苏芮路径，理解跨任务底座及当前1.5分支。
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Toto 2.0：把多条监控曲线一起往后预测
从多变量历史数据得到未来分位数，兼看监控场景与两代模型的能力差别。
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Moirai：时间序列共用一个模型，新版为什么反而做了减法
初代探索不同频率与多变量预测，2.0 转向单变量；读清版本，比只追新检查点更重要。
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Chronos-2：预测一条曲线，也能参考相关序列和已知计划
从 Rossmann 官方实验看组注意力：哪些信息一起看，比单纯多塞几列更关键。
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TimesFM 3.0：预测未来销量时，把促销日历也交给模型
Google 的时间序列模型已支持多变量与协变量；官方冰淇淋示例展示了它为什么不再只延长历史曲线。
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TabICLv2：让表格样本成为上下文，少走一轮模型调参
分类与回归共用一条预测思路；列、行与整张表分层处理，是它的关键设计。
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TabPFN：把已有样本交给模型，为新表格记录补上预测
从一张带答案的表到新记录的类别与数值；当前默认 3.5，代码与权重许可必须分开看。
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Step-Audio 2 mini：语音对话里，语气也能成为输入
从官方中英文对话示意认识音频理解、表达方式与回答的关系，并分清家族演示和可下载型号。
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