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GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
Natura-1发布：从百万小时人类经验中学会零样本泛化与灵巧操作
本文报道北京具身智能公司自然意志发布全新Natura-1模型，该50B参数MoE模型基于百万小时人类第一视角经验预训练，可驱动20自由度灵巧手实现零样本泛化，完成各类复杂日常操作，攻克了机器人灵巧与通用难以兼得的难题。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
一文读懂DeepSeek-V3.2核心技术DSA：API疯狂降价性能不减的背后
DeepSeek发布实验模型DeepSeek V3.2，引入自研稀疏注意力机制DSA，API价格最高降75%。DSA先筛选后计算，含闪电索引器和稀疏多潜在注意力两组件，分四步工作，权衡了精确性与速度。
梁文锋署名新论文，DeepSeek V4架构首曝？直击Transformer致命缺陷
新智元报道，梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块，解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴，通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找，或成稀疏LLM主流路线，下一代V4可能集成该方法。
Claude Opus 5.5 到底强在哪？大幅降价后谁会受影响？
本文从工程视角拆解Anthropic新品Claude Opus 5.5，分析其能力升级、定价调整，分享开发者实测案例，解读此次升级对AI行业格局的影响。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键，但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD，推进到 one-for-all 范式，在多源数据集训练一次即可迁移，实验表现优异。