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3B模型性能小钢炮，“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
世界模型迎来因果升级：CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制
Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号，根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM，从上游净化隐动作表征，实验显示其能降动作误差、提画面质量，降低后训练开销。
AI 终于能"玩手机"了：Mobile MCP 让大模型直接操控你的 iOS 和 Android
Mobile MCP 是开源 MCP Server，让支持 MCP 协议的 AI 客户端操控 iOS 和 Android 设备，通过自然语言指令完成操作，解锁自动化测试等场景，但成功率有待提升，目前更适合探索性测试等。
通义实验室大火的 WebAgent 续作：全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模，设计训练数据合成方法，全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现，还补足了训练数据不足问题。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
月之暗面硬刚Anthropic！开源万亿参数Kimi K2，Agent编码性能直逼闭源最强！
上周五月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2，外网评价高。它或开启开源AI的“Agentic时代”，在智能体和编码基准上表现出色，成本远低于竞品，但推理速度较慢，已可平替Claude。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。