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斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
开放全栈！超越π0，具身智能基础大模型迎来真·开源，开发者狂喜
继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。
黄仁勋放话：英伟达全员拥抱智能体！
黄仁勋称英伟达全员将配AI助手，未来AI智能体成主流。Meta小扎、微软纳德拉等也认为AI重塑开发者角色。当下AI编程工具掀起革命，虽有局限，但已改变开发周期，企业多已应用。
狂揽 11.8K Star！用大厂 PUA 话术「驯化」AI，这个项目把 Claude 逼成了卷王！
GitHub上名为PUA的项目狂揽11.8K Star，作者用大厂PUA话术‘驯化’AI，总结了AI的‘五大摆烂行为’，建立‘心理学框架’，实测数据显示能提升AI编程效率，还介绍了安装方式和常用命令。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。
刚刚，Anthropic发布Sonnet 5，性能接近Opus 4.8，但不一定更便宜
Anthropic发布Claude Sonnet 5，称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升，接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善，但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用，有优惠首发价。
阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max，登顶最佳国产模型
5月20日，阿里发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7 - Max。近三月千问迭代三次，Qwen3.7 - Max在多测评中表现优异，位列国产模型第一。它强化编程等能力，阿里还通过MaaS等连接各环节，布局AI基础设施。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。