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阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
追觅CES亮剑：一台AI具身机器人的洗衣革命｜甲子光年
2026年CES上，追觅推出首款AI具身洗护机器人，可完成洗衣全流程。它整合多系统，展示新创新逻辑。具身智能分阶段发展，追觅结合制造与技术，欲降低用户洗护成本，但落地仍面临挑战。
安谋科技Arm China闪耀2025全球计算大会｜赋能绿色算力，加速AI普惠
安谋科技Arm China受邀出席2025全球计算大会，参与多项活动。深度参与撰写《算力经济绿色研究发展报告》，推进本地化标准建设，还在具身智能领域发力，其“周易”NPU IP将助力具身智能落地。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
英伟达50亿美元入股英特尔，将发布CPU+GPU合体芯片，大结局来了？
9月18日英伟达与英特尔宣布达成合作，英伟达投资50亿美元购其股份。双方将合作开发多代定制数据中心和PC产品，包括定制CPU、集成RTX GPU的x86 SoC等，此前二者有竞争历史。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
55.9K star！微软硬核开源文档转换神器，LLM最佳拍档！
介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
Agent取代App、机器人“盲区”、RAG成本失控……2026 奇点智能技术大会首批议题发布
4月17 - 18日，CSDN与奇点智能研究院联合主办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会首次剧透部分核心议题，覆盖AI全生命周期各层面，多位技术专家将分享实战经验与前沿探索。