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SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案

文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。

Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。

1900年希尔伯特提出23个数学难题，其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后，北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破，填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。

Anthropic驻场哲学家Amanda Askell主导设计Claude的性格等机制，她分享制定有效AI提示词方法，认为需哲学思维。此外还提及不同人对提示词看法，以及大模型存在的「裂脑问题」。

Sam Altman在对话中透露OpenAI将发布‘远超预期’开源模型，分享创立初期挑战，明确GPT - 5等演进方向，展望AI伴侣、机器人发展，还向创业者喊话，强调AI用于科学前景。

七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。

OpenAI正式发布ChatGPT Images 2.0（GPT - Image - 2），它是首个具“思考”能力的图像模型，处理复杂任务能力强，实测在商品广告、论文海报等场景表现出色，已全量上线，在大模型竞技中领先。

阿里开源稀疏 MoE 模型 Qwen3.6-35B-A3B，总参数 35B，激活 3B。它在智能体编程上超越前代，可与稠密模型媲美，支持多模态，已在 Qwen Studio 上线，还能集成第三方编程助手。

普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型，提出Skill Entropy度量技能切换难度，搭建Skill²-Bench评测，还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL，提升多模型准确率，且技能熵可复用。

Qoder 发布首个自进化智能体 Quest，它能自主完成重构自身长程任务执行逻辑等任务。Quest 从上下文管理、工具选择、Agent Loop 三方面优化架构，还具备自主进化能力，正探索自主编程新可能。