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LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4

近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

在AI coding工具快速演进的当下，蚂蚁集团CodeFuse算法团队在FSE 2026提出无指令代码编辑框架NES。它从历史编辑轨迹学习开发者意图，有双模型架构，实现分三环节，重构交互链路，提升开发者体验。

文章聚焦Infinity-Parser，指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架，结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优，透露Document AI向结构化生成转变趋势。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

知名AI底层依赖库LiteLLM的PyPI发布版本遭遇供应链攻击，攻击者可卷走机器关键凭证。其月下载量近亿，传染性强。虽带毒版本很快被发现，但凸显供应链攻击风险，让Karpathy改变软件工程观念。

吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。

本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw，它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills，涵盖实时搜索、网页自动化等场景，还给出安装方法、实战案例及常见问题解答，助用户搭建稳定环境。

大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒，在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩，应用于机器狗，还提出新训练范式，统一四大能力，重新定义通用具身智能。

腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。