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智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
Anthropic最新研究：Claude存在神秘J空间，与人类心智高度相似
Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间，它存在于模型神经激活中，能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差，还可暴露模型意图，团队已创建演示工具JLens。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷似乎正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且价格低。节目还探讨了中国开源 AI 模型给美国带来的压力。