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模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
让Agent真正“行动”起来，Agent Skill开发者大赛火热报名中！
人工智能下半场关键词是‘行动’，Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动，由AIGC开放社区与算泥社区联合主办，聚焦真实任务执行，设双赛道，官方提供支持，有丰厚奖励，报名通道已开启。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
蜂群Agent来了！openJiuwen社区发布JiuwenSwarm，引领Coordination Engineering新范式
华为支持的 openJiuwen 社区发布并开源 JiuwenSwarm，这是面向多智能体协作的蜂群智能体。它指向 Agent 工程新问题，将关注点从 Harness 引向 Coordination Engineering，还介绍了其设计理念、实战效果等。
五角大楼计划将绝密数据喂给AI，训练军事特供版模型
《麻省理工学院技术评论》称，五角大楼正讨论为生成式人工智能公司建安全环境，用机密数据训练军事特定版本模型。美国军方重构战略，推动先锋项目，还筹备用绝密数据训练模型，引发安全担忧。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！
马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。