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VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
突发！卡帕西官宣加入Anthropic，OpenAI对家挤满了前员工
安德烈·卡帕西宣布加入 Anthropic，负责 Claude 模型大规模训练。他是知名 AI 研究者，曾任职 OpenAI、特斯拉等。此前 AI 人才争夺 Meta 和 OpenAI 是主角，Anthropic 闷声吸纳了卡帕西，OpenAI 联合创始团队成员多有流失。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
ICML 2026获奖论文揭晓：黄高团队获杰出论文，A3C算法获时间检验奖
ICML 2026公布最佳论文奖项，共10篇获奖，涵盖杰出论文奖、杰出立场论文奖等。此次评选严格，经多轮筛选。获奖论文涉及扩散式大语言模型、扩散模型采样算法等多个领域。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
三维空间太难懂？RoboTracer让机器人理解复杂空间指令，推理3D空间轨迹，开放世界也能精确行动
家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。
TRAE SOLO正式版上线，我用30分钟写了一个想做了半年的网站。
字节的TRAESOLO正式版上线且限时免费。它更新不少，有新的多任务列表和SOLO Coder。作者用它做APP logo合集网站，SOLO Builder搭框架，SOLO Coder迭代开发，30分钟完成，功能完整，还介绍了价格。