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突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
生数科技认领神秘登顶模型：AI视频公司拿出工业级Demo，跨本体跑通复杂长程任务
生数科技认领神秘登顶模型MotuBrain，该模型4月中旬悄登两国际benchmark。它将预测与行动统一，具一脑多型等能力，技术上走边看边动路线，有响应快等优势。生数科技双轨布局，Vidu与MotuBrain同根。
DeepSeek多模态真的来了？识图模式已开始小范围灰度
4月29日，DeepSeek多模态团队负责人陈小康在X发布动态暗示多模态进展。部分用户在DeepSeek官方App灰度到“识图模式”，这是其主线产品首次有图像理解能力模式，此前多模态人才有流失，官方未说明开放细节。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题，分析配额消耗快的原因，介绍提示缓存机制，给出省钱策略、操作规则，还提及委派工作及澄清误解，强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
通义实验室正式开源 Mobile-Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI-Owl-1.5
通义实验室正式开源 Mobile - Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI - Owl - 1.5。该模型有多档参数可选，分 Instruct 和 Thinking 版，支持多平台。它解决了高质量数据难搞定等痛点，评测表现良好。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
在线等：如何优雅地分走鹅厂这600+万？
AI时代风口转变，Meta、字节跳动、腾讯等头部玩家扎进推荐系统统一建模方向。2026腾讯广告算法大赛与KDD联动，赛题聚焦‘大一统’，设高额奖金和创新奖，吸引全球顶尖人才参赛。