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VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2：实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
只有5%AI项目在挣钱！MIT最新报告印证奥特曼警告
MIT联合英伟达发布的AI商业分析报告显示，仅5%的AI项目能创造百万美元价值，其余在亏损。AI项目落地难，因工具与场景有差距，企业自研成功率低，投资也偏向前端职能。
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。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制！兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2，它提出UniWorld - R1框架，在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强，能提升其他基础模型性能，相关论文、代码和模型已开源。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
Fable 5.1变身Token刺客，几分钟烧光额度！AI圈掀起「榨汁革命」
Anthropic发布的Fable 5.1虽性能强但极耗Token，引发开发者不满。当前AI产业面临算力饥渴与Token通胀问题，企业落地AI痛点多。迅策科技的TokenCloud平台能助力企业高效转化Token，还介绍了其配套产品TokenOS。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
实测最强的Cowork Agent模型M2.7，这是龙虾最好的模型搭子
实测MiniMax新发布的M2.7模型，解决了Agent的笨拙感，是国内最强的Cowork Agent模型。它技能命中率高，能自进化，对办公场景做了优化，还能解决生产效率问题，加强了人设保持能力。