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中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动

中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。

大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。

LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。

当下AI代码审查工具引发热议，虽宣称提效300%，但实际表现存争议。InfoQ采访硅心科技专家，探讨其利弊、核心能力、不同工具差异等，还提及应对问题的策略及未来审查流程演变等内容。

Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲，指出 AI 开启软件 3.0 时代，自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重，现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段，还探讨大模型特性、应用及相关问题。

2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。

字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。

美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。

苹果预计 2026 年升级 Siri 实现自主行动，但完整落地的执行型 Agent 未推出。8 月 20 日智谱发布 AutoGLM 2.0，称是全球首个可在手机用的 Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。

苹果预计2026年升级Siri实现自主行动，但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日，智谱发布AutoGLM 2.0，宣称是全球首个可在手机用的Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。