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波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
刚刚，商汤内部两万字复盘曝光：多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文，剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因，探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路，探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
Attention Sink产生的起点？清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制
清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。
字节Seed数学新模型，SOTA了
字节发布全新复杂数学解决模型Seed-Prover，全面超越谷歌AlphaGeometry2，在MiniF2F数据集达100%正确率。它采用引理式证明，集成几何推理引擎Seed-Geometry，还展现了卓越泛化能力。
Anthropic 提出透明度框架以保障前沿 AI 发展
Anthropic提出新透明度框架，针对大型AI公司，实施安全开发框架评估并减轻潜在风险，要求公开披露SDFs和系统卡片，小型公司豁免，还设执行合规条款，旨在平衡安全与创新。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
文章复盘了整合Paimon数据湖与RocksDB的系统三次OOM故障排查过程，分享曲折经历，介绍MAT、NMT等排查工具，还给出内存问题排查思路，望为相似技术栈者提供启发。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
具身智能大脑+首个SaaS开源框架，智源研究院刷新10项测评基准，加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈，后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册，降低开发门槛。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。