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CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
离谱！现在的Agent都卷成100个成团了？3分钟并行干完5个复杂任务，还能随时改需求
百度文库、百度网盘联合发布全球首个全端通用Agent——GenFlow2.0，能让100+AI专家Agent天团并行工作，3分钟交付5、6个复杂任务，还能随时改需求。它依托权威资料，可控性强，多任务并行，已上线百度文库Web端/APP。
全球首个机器人任务原生3D世界模型：跨维UNITAS让机器人学会物理直觉，横扫多个榜单
跨维智能发布全球首个机器人任务原生3D世界模型UNITAS，将观察、动作、环境变化统一到同一三维物理表示空间，仅1.7B参数就横扫多项机器人评测榜单，性能超越多倍规模的大参数模型，为Physical AGI探索了新的统一表示路径。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
AI产业链投资大逻辑：第六集
本集聚焦AI产业链应用层悖论。应用层离用户近、故事性感，但现阶段易让投资者犯错。虽有诸多火热产品且公司估值高，但‘创造价值’与投资者‘以好价格买价值’并非一回事。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
裁员现在不叫裁员，叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象，在AI加持下，人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁，公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似，但人才策略不同。