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递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions

Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。

腾讯公测AI设计智能体平台Ardot，有一句话生成可编辑UI设计稿、Figma文件零成本导入、一键转代码直通IDE、多人在线评审等功能。它能提升前期出稿效率，支持局部精准微调，适配主流IDE。

VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。

大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。

Clawdbot项目突破100k，后改名moltbot。其原记忆是静态的，此次升级为超级/动态记忆，构建三层记忆系统，让理解力自我更新。还集成Supermemory，有自动回忆等功能，文章给出实施指南。

DecartAI开源Lucy Edit模型，号称视频领域开源Nano Banana，能理解自然语言指令改视频。如输入指令可精准换服装等，渲染快，有身份保持和动态适配亮点，有多个版本，应用场景广。

历时50年的「十杯马提尼猜想」被北大Lingrui Ge等学者证明。该猜想连接量子物理和数学，为解「霍夫施塔特蝴蝶」之谜。他们基于「全局理论」找到对偶方程，成果发表在arXiv，还攻克另外两个关键问题。

周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。

过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。

港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。