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无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案

近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。

智能机流行带来蓝光伤眼问题，手机屏幕技术变革，引入屏下光谱传感。艾迈斯欧司朗举办论坛分享成果，其开发的OLED屏下光谱颜色传感器，能精准重构XYZ响应，解决行业难题，获多方认可。

Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人，能做家务、胜任服务类工作，指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统，为家庭设计，实现无线自主运行，也为量产和商业应用做了诸多优化。

苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。

Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式，靠读写反思、“写日记”式学习机制，在不改变模型参数下实现能力跃升，在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。

Google发布Gemini CLI重要更新，实现与VS Code深度集成，从架构层面解决AI编程助手的上下文感知问题。新版本有工作区上下文感知和原生差异对比界面两个核心功能，还给出部署要求。

多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。

Andrej Karpathy提出将LLM算力用于建知识库，引发关注但搭建有门槛。网易有道新出的有道宝库功能类似，能自动理解整理资料，有追问、多模态输出等功能，还打通翻译链路，目前免费内测。

现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。

它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。