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写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~

谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。

原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。

在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。

中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。

文章介绍实现支持不同精度的 GEMM 算子，解析精度转换技术细节，还介绍根据 PTX 文档实现自定义 FP8 精度的 GEMM kernel，包括揭开 MMA Atom 面纱、分析 TV 与 MN Layout 等，最后完成精度验证。

Anthropic《2026 Agentic Coding Trends Report》基于企业实战数据，总结了AI编程Agent重塑软件开发的8大趋势，分基础、能力、影响三类，附企业案例，还给出2026年四大优先事项。

GLM - 5深夜发布且开源，参数量从355B扩展到744B，跑分仅次于顶级模型，开源排第1。能力逼近Claude Opus 4.5，BrowseComp基准得分超普通GPT - 5.2。价格便宜，是国内可用且性价比高的大模型。

文章指出多数人用AI和用搜索引擎无异，分享三个认知转变。一是从需求侧到供给侧，要思考创造新能力；二是Coding成新‘识字’，需理解代码逻辑与AI协作。

MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。

Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。