Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型，通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法，生成多样化思考过程，提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异，减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景，具备多模态交互和强推理能力。
模型
AnchorCrafter
AnchorCrafter是一款基于扩散模型的智能视频生成工具，利用人-物交互（HOI）技术生成高质量主播风格产品推广视频。它支持物体外观保持、运动控制、遮挡处理及细节增强学习，适用于在线购物、社交媒体营销、电视广告制作等多个领域，显著提升视频真实感和互动性。
BrowseComp
BrowseComp 是 OpenAI 开源的 AI 浏览能力评估基准，包含 1266 个高难度问题，覆盖多个领域。它要求 AI 代理进行多步骤推理和跨网站信息整合，测试其搜索、分析和适应能力。Deep Research 模型在其中表现优异，准确率达 51.5%。该工具适用于企业知识库、电商导购、政府服务及 AI 研究等领域，推动智能浏览技术发展。
AgentRefine
AgentRefine 是由北京邮电大学与美团联合开发的智能体合成框架，采用“精炼调整”方法提升基于大语言模型的智能体在多样化任务中的泛化能力。它通过轨迹中的观察实现错误纠正与自我优化，增强智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该框架支持多样化推理路径，广泛应用于自动化决策、游戏 AI、代码生成及自然语言处理等领域。
ModernBERT
ModernBERT是一种基于Transformer架构的新型编码器-only模型，是对经典BERT模型的深度优化版本。它通过在大规模数据集上的训练，提升了对长上下文的理解能力，并在信息检索、文本分类、实体识别等多个自然语言处理任务中展现出卓越性能。此外，ModernBERT在速度和资源效率方面均有显著改进，适合应用于多个领域。
