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大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
全球SaaS危！AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了
Claude推出Claude for Small Business，能接入企业常用工具，自动处理常规业务。其操作丝滑、免费使用、安全合规，功能覆盖小企业主日常软件使用场景，定位低价，或颠覆SaaS市场。
Claude Opus 4.7发布：更强能力，自我纠错，越来越不需要人类干预了
Anthropic发布Claude Opus 4.7版本，搭配Routines功能可自动化工作，人类干预减少。该版本能力大幅增强，还引入护栏机制保障安全，推出新运算级别和任务预算功能。
统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用｜QCon 北京
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》，探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
The Batch: 929 | Qwen3.5 超越更大模型，领跑视觉基准测试
阿里巴巴发布 Qwen3.5 系列，含 8 个开源权重的视觉 - 语言模型。其小模型表现超大体量 OpenAI 开源权重模型，在视觉任务中整体出色，部分在语言任务也有竞争力。虽团队有人员离职，但阿里承诺加大 AI 投入。
10倍加速化学推理大模型！Haven团队在隐空间思考分子式，碾压显示CoT
Haven团队提出LatentChem，把化学推理从‘文本表面’挪到‘模型内部’，先在隐空间思考，再在语言空间回答。它拆分‘推理’与‘表达’，性能优异，为AI Scientist奠定基础。
钢铁版OpenClaw，Transformer作者用Rust打造，告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速，但存在严重安全问题，如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw，重构底层架构，升级记忆引擎，还指向去中心化经济。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。