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别人都在卷视觉，这家具身公司偏要卷“手感”

非夕科技坚持力觉优先路径研发具身智能，过去十年专注自研机械臂，产品应用广泛。此次推出Enlight初昕系列机械臂和MICO双臂机器人平台，还构建模块化产品生态，定位通用机器人基座平台，为具身智能落地打基础。

中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。

文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战，投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式，提出‘ACE’方法论，以行业大模型和实战经验助力落地，成果初显，有望推动AI to B行业变革。

前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。

具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。

招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。

苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文，吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型，开放全参数权重等。

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。