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波士顿动力 | 人形机器人Atlas ，最新研究进展！
世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
微信AI绝密计划曝光！但一个前腾讯员工，已经在硅谷做出来了
腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目，计划2026年年中灰度测试，三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI，能让Agent进群协作，有三层架构支撑。
语义分割别无脑用Argmax！港中文新算法：三行代码，推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优，RankSEG无需重训模型，加三行代码就能提高分割指标，还开源了工具包，其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。
跟不上、读不完？上万篇顶会论文，这个工具一键分析
加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望，介绍了主流推理框架vLLM、SGLang，分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点，还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术，最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。