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VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
SDD-RIPER 团队落地指南：如何让整个团队在一周内跑通大模型编程
文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案，能让团队一周内跑通大模型编程，质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法，介绍了部署、实操流程和试点 SOP，还给出效果数据与常见问题解答。
视觉+语言+动作！超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限，港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤，有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型，还建立新基准评估多个模型。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
我用“悟空”做了应聘和OPT Skills，预测上班和创业成功率丨龙虾OPT创业笔记
钉钉发布全球首个企业级 Agent 平台“悟空”，它是AI产品进入下一个时代的探索，能接入多平台真实数据，操作公司流程。通过开发者应聘、跨境电商、知识博主等场景案例，展现其能力，还能预测创业成功率，解决企业使用AI的安全痛点。
【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker
本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时，要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致，否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。
微软最新揭秘：「话痨实习生」AI助手，到底能帮人类做什么？
基于20万微软Copilot使用数据的研究指出，AI能支持研究、写作和沟通任务，但无法完全胜任单一职业所有任务。Copilot执行任务多为解释型，写作和信息收集任务满意度高，语言和创作类职业受影响大。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
GPT之父：只用上世纪数据训AI，它居然也会写Python？！
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型，其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型，发现核心能力差距不大，且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。