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斯坦福洗碗机器人新作！灵巧手跟人学采茶做早餐，CoRL 2025提名最佳论文
斯坦福等机构提出DexUMI框架，利用人手将操作技能迁移至灵巧手。该框架通过软硬件创新缩小人手与灵巧手具身差异，在两款灵巧手硬件平台验证，平均任务成功率达86%，数据采集效率提升3.2倍，被CoRL 2025提名最佳论文。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell？OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场，但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño，性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署，是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计，设计周期短，成本低，OpenAI 借此扩展全栈能力。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
我去，真牛！Coze Studio 开源版究竟有多火？看 GitHub 最新 1.4k star 人气飙升！
Coze Studio是低代码、可视化的AI Agent开发平台，有Apache‑2.0开源许可，降低使用门槛。它能解决非专业开发者、企业等构建智能对话助手的痛点，核心功能亮点多，应用场景广，在国产AI Agent开发生态潜力大。
告别高昂重制成本！港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展，人们对 3D 立体视频需求增加，但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型，能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频，还构建了 UniStereo 数据集。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
Agent产品，快者为王？Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来：面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会，两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈，分享Agent未来、相关合作等话题，还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。