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“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
“养虾”热潮下，专家帮你拆解Agent如何重写软件逻辑 | 奇点智能技术大会首日精彩回顾
2026 奇点智能技术大会聚焦 AI 发展新趋势，探讨 Agent 对软件与互联网产业的重构。会上发布白皮书、评测榜单，成立开发者社区，多位专家分享见解，涉及 AI 研发、模型协同、大模型演进及科学多模态模型等内容。
从算法天才到机器人造梦者，原力灵机范浩强详解具身智能进化论：模型解锁场景，场景定义硬件
AI 前线深度访谈原力灵机范浩强，探讨其创业选择、具身智能技术演进与产业趋势。他认为机器人是 AI 绕不过的点，2025 年硬件与算法拼图开始对齐，原力灵机强调算法先行，还分享了保证算法演进的路线。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
AI产品先发优势在于用户迁移成本高，持续为用户提供价值是保持竞争优势的关键 | 对话AI智能电子衣橱工具搭搭
文章围绕AI智能电子衣橱工具搭搭展开，介绍其功能、开发逻辑与发展规划。搭搭通过AI算法筛选美图定义美，提供穿搭灵感，注重用户需求。团队投入研发，获客成本低，未来聚焦工具，解决穿搭问题，与用户共建产品。
谷歌开源 Colab MCP Server，AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server，使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互，将本地智能体工作流与云端执行环境打通，解决本地部署局限，还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办，由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题，多位学者将分享最新研究成果。