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NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
一周1.2k星！兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR，支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优，处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析，文章还给出安装、推理等操作步骤。
当具身智能遇到“大脑”瓶颈，一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石｜甲子光年
2月28日“启智涌现”开发者大会举行，启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座，用大衍数据平台等构建技能进化引擎，还以新商业模式构建生态飞轮，推动机器人融入各行业。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM，机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
6.3K star！再见了Docker Desktop，容器与 K8s 管理的终极利器，效率飙升！
和容器打交道，过去首选可能是Docker Desktop，但它有商业许可限制、资源占用高等问题。今天分享免费开源的替代品Podman Desktop，它集成多项功能，还自带Kubernetes集成，很受开发者欢迎。
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。