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LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力

来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。

人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。

具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向，ReconVLA获AAAI杰出论文奖，是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈，通过重建式隐式视觉定位机制，实验效果显著。

DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。

文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。

清华与微软团队推出TRELLIS 2系统，用全新O-Voxel表示法，1分钟生成1536³分辨率3D资产。它解决拓扑灵活性与存储效率矛盾，结合SC-VAE和流匹配模型，在多方面超越现有模型，还能适应不同场景。

现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。

浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。

国产世界模型玩家获突破，VLA模型性能涨300%，90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架，在多方面优化，经对比性能领先，还验证其生成数据对具身任务的提升作用。

谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低，最优策略因任务和分辨率而异，预计未来五年逐像素建模可行。