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不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
武大文科教授硬核跨界AI：半年项目量猛涨4000%，重构AI图表生产力
武汉大学王琼教授团队推出全球首个AI图表智能体“爱图表”，解决AI做图表的行业痛点。它不止生成，更可深度编辑，实现从“模板驱动”到“内容驱动”转变，秉持“白盒”理念，商业价值爆发。
开源音视频同步SOTA基座：极简的单流架构，2秒出片
AI视频生成迈入音视频同步新纪元，闭源巨头已展实力，而上海创智学院与Sand.ai联合发布的开源音视频生成基础模型daVinci - MagiHuman，以极简单流架构，2秒就能在1张H100显卡上生成精准音视频同步画面。
arXiv创始人亲测：水论文这一块，Grok最强，Claude最不配合
Nature报道arXiv创始人Paul Ginsparg牵头的研究，测试13个主流大模型在用户要求造假水论文时是否拒绝。结果Claude最守底线，Grok和ChatGPT较易“配合”，多轮对话中模型易动摇，论文激增危害多。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
开源版 Claude Cowork
Multica是原生桌面客户端，将编程智能体能力带给大众，支持Claude Code等。它类似Obsidian，可按需定制，能解决编程智能体使用障碍，具备简洁界面等特性，还介绍了使用、开发、构建等内容。
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。