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清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能

清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。

钉钉 AI 表格单表容量突破 1000 万热行，成业内首个实现该能力的智能表格。它基于阿里 AI 技术重构底层架构，实现性能与智能融合，在业务场景应用效果好，推动 AI 办公进入‘原生时代’。

企业应用AI正从“调用模型”转向“构建AI Agent”。云栖大会展示了其在多行业的应用，如教育、工业、零售等。不过，企业落地AI Agent面临技术、场景、合规和商业回报等挑战，阿里云提供了构建方案。

文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。

中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。

阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型，是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构，有两套推理范式，训练方法论有创新，实测表现佳，应用场景广，用Apache - 2.0许可证。

本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。

文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。

阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。

具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。