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机械手真正「活」了，银河通用&清华推出DexNDM，用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。
20岁辍学生用AI帮人记笔记，半年做到500万用户，年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用，由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利，仅融资75万美元。它功能丰富，但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
250份文档投毒，一举攻陷万亿LLM！Anthropic新作紧急预警
Anthropic最新研究揭示，仅250篇恶意网页就能让大模型“中毒”，遇特定触发词会崩溃。研究还设计DoS型后门攻击，验证不同规模模型攻击效果。同时指出AI开放性易被操控，而Anthropic注重安全，有“防爆层思维”。
OpenAI「GPT门」事件引爆！Plus、Pro账户统统降配，偷换模型全网实锤
OpenAI被曝在用户不知情下，将GPT-4、GPT-5等模型路由至低算力敏感模型，引发用户对选择权和付费权益质疑。该现象已在社交媒体广泛验证，OpenAI回应称是在测试新安全路由系统。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。