机器人「手转」钢笔，100% 成功率；文继荣团队：通过奖励引导树搜索增强 LLM 推理｜大模型日报

本文介绍了多个前沿研究项目，涵盖了软体机器人、多模态数学推理和医学影像生成等领域。在软体机器人方面，卡内基梅隆大学团队开发的SWIFT系统通过真实世界数据学习动态任务，实现了100%成功率的钢笔旋转。在多模态数学推理领域，中山大学等团队提出的AtomThink框架通过慢思考方式提升了多模态大语言模型的推理能力。此外，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校团队提出的医学影像生成框架MVG，能够对疾病进展进行精确、逼真和个性化的模拟。这些研究展示了人工智能和机器人技术在不同领域的应用潜力和创新成果。