X @GoogleDeepMindAI 評分50
Gemini 4 Argon 用三個開源資料集生成可互動 3D 人體解剖視覺化
Google DeepMind 發布演示：Gemini 4 Argon 將三個開源資料集合並，建置出可互動的人體解剖 3D 視覺化。使用者可以動態切換不同圖層、單獨隔離肌肉，並放大進入跳動中的心臟內部檢視。官方帖文未說明該演示的訪問方式、模型規格或後續開放計劃。
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Hugging Face blog● 精選AI 評分75
NVIDIA 聯手 AI4Bharat 開源 2.8 萬億 token 印度語語料
NVIDIA 與 IIT Madras 的 AI4Bharat 實驗室聯合發布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，約 2.8 萬億 token，覆蓋印度憲法列出的 22 種語言，即將開源，同時開放用於生成該語料、GPU 加速的資料生產流程。語料含 2,601.0 億原生文字 token 與 224.6 億羅馬化 token（按 Gemma-4 分詞器計），共 34 種語言—文字組合，其中 12 種語言另有羅馬化文字。
Mistral AI news● 精選AI 評分63
Mistral 聯手 NVIDIA 建工程 AI 基準，Large 4 將發布權重
Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流：以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線，用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬，並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集，併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測，考察工具使用、多步流程與技術正確性，同時記錄耗時與算力成本。
Kimi blog● 精選AI 評分72
Kimi 開源 WorldVQA 基準，評測多模態模型視覺世界知識
Kimi 團隊開源 WorldVQA 基準，用 3500 組圖文問答檢驗多模態大模型是否真的認出了圖中的實體，而不是僅憑視覺模式猜測。資料集覆蓋 9 大類，中文佔 36%、英文佔 64%，並把常見知識與長尾知識分開統計；結果顯示，前沿模型在長尾題上的準確率常常低於 50%。校準實驗還發現，各模型普遍過度自信；其中表現最好的 Kimi-K2.5，其 ECE 仍達 37.9%，Slope 為 0.550。
機器之心● 精選AI 評分83
15 家機構發布 TouchScale：500 小時視觸覺資料讓機器人成功率翻番
由德州農工大學、Google DeepMind、CMU 等 15 家機構聯合發布的 TouchScale 資料集公開，500 小時人類第一視角視覺-觸覺資料由同一套穿戴裝置採集，雙手各含 880 個觸覺感測器單元。僅用這批資料做 mid-training，xArm6 機械臂加 BrainCo Revo 2 靈巧手在四項接觸密集型任務上的平均成功率從 22.5% 升到 57.5%；
機器之心● 精選AI 評分70
清華髮布 HandsOn 靈巧手基準：66 項任務，最佳策略成功率 29.1%
清華大學丁寧團隊聯合北郵、北大等發布靈巧操作模擬評測基準 HandsOn，包含 66 項人工驗證任務、1.8 萬條人類遙操作示範，支援 5 種機械臂、6 種靈巧手和約 200 種物體資產。在有示範的 Core-50 上，9 種受訓方法中最佳多工策略 OpenWAM 平均成功率僅 29.1%；在無目標任務示範的 Transfer-16 上，8 種多工策略成功率均低於 1%。
Hacker News front pageAI 評分75
AI 程式碼審查發現大量缺陷，PostgreSQL 19 延期並回退約 10 項功能
PostgreSQL 19 從原定的 9 月底至 10 月初推遲到約 11 月 19 日發布，並回退了 8 至 10 項重要功能，含 SQL/PGQ 屬性圖查詢，這些功能預計順延至 PostgreSQL 20。核心提交者 Peter Eisentraut 稱，部分功能存在難以在 beta 期快速修復的架構缺陷，而 LLM 輔助程式碼審查還提前暴露出大量邊緣情況問題：即便平均每個只需三行修復，處理數十份缺陷報告的固定開銷仍讓時間不夠。
機器之心● 精選AI 評分75
ROMA 讓機器人主動互動探索物體，7B 模型比肩 GPT-6 Astra
人大高瓴 GeWu-Lab、智源研究院等提出 ROMA 系統，讓多感測器機器人主動與物體互動來補全物理理解，其 ROMA-7B 模型在 ROMA Bench 的 2100 道題上取得 72.9% 成功率，整體與 GPT-6 Astra 持平，並超過 GPT-5.4 與 Gemini 3.5 Flash。該工作同時開源了覆蓋近 2000 個真實物體、視聽觸力四模態同步採集的互動資料集 ROMI-2K，以及包含單鏈、多鏈和意圖驅動三類任務的評測基準。
機器之心● 精選AI 評分74
中科院軟體所聯合快手推出 OmniBehavior 使用者行為模擬基準
中科院軟體所中文資訊處理實驗室與快手推出 OmniBehavior，這是首個真實世界全鏈路使用者行為模擬基準，已被 NeurIPS 2026 接收。資料集覆蓋 3500 名快手使用者三個月的 212 萬條互動記錄，橫跨影片、直播、電商、廣告與搜尋場景，共設 6000 個預測任務。評測中表現最好的 Claude-Opus-4.5 僅得 44.55 分，多數模型在 32 至 41 分，擴大上下文視窗未帶來穩定提升。