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智能体「卷王」诞生！干活自动配结项报告，1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
AAAI 2026 Oral｜InfiGUI-G1模型来了，刷新GUI Grounding SOTA
多模态大语言模型发展下，GUI Grounding任务是难题，现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架，推出InfiGUI - G1系列模型，小参数量刷新GUI基准测试SOTA，代码已开源。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
YC掌门人60天写了60万行代码，一个人干20人的活，他把方法论全开源了
Y Combinator总裁Garry Tan 60天写超60万行代码，将方法论整合成开源工具gstack。它把Claude Code变成虚拟工程团队，含15个角色和6个增强工具，可并行运行多个Sprint，还具备多种实用能力。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
微软 Agentic 组织：下一代 AI 系统
微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。
刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
机器人顶会RSS 2025奖项公布！大牛Pieter Abbeel领衔研究获杰出Demo奖
机器人顶会 RSS 2025 于 6 月 21 - 25 日在美国洛杉矶举行，公布多个奖项。如杰出 Demo 奖论文提出 MuJoCo Playground 开源机器人学习框架，简化全流程，可分钟级训练策略。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。