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国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
AI五小时发现MoE新算法，比人类算法快5倍，成本狂降26%
加州大学伯克利分校团队提出ADRS系统研究方法，基于OpenEvolve框架优化算法。以EPLB算法为例，新算法比人类算法快5倍，成本降26%，且Nature也报道过AI创造新算法新闻。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
0.9B跑出90%真机成功率！上海交大为VLA补上空间感
上海交大MINT团队提出中间路线Evo - Depth，约0.9B参数，不额外增硬件负担，兼顾仿真与真机性能及部署效率。系统由IDEM、SEM等组成，代码等已开源。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
谷歌 agent-skills 根治 6 大 AI 编码通病
Chrome团队的Addy Osmani将Google的senior流程写入agent - skills，用24个Markdown文件针对AI编码时Agent常犯的6大错误，写死补救流程，提升Agent编码质量。
全球SaaS危！AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了
Claude推出Claude for Small Business，能接入企业常用工具，自动处理常规业务。其操作丝滑、免费使用、安全合规，功能覆盖小企业主日常软件使用场景，定位低价，或颠覆SaaS市场。
Mythos逼谷歌再拉红色警报！布林连夜成立Coding突击队
Claude Mythos来势汹汹，谷歌拉响红色警报，布林和CTO成立Coding特攻队。团队重点提升模型复杂编程任务表现，还将内部代码纳入训练数据，且推动员工用编程工具。