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小扎不死心Manus“自研”了一个，但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch，功能类似Manus，开发阶段用Claude，计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark，10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活，与Meta社交生态深度绑定，高端订阅有默认分发优势，但面临真实环境考验。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA，总翻车？工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking，让模型结合工业环境思考，通过ECoT从错误中学习，用ICWM提前预判结果，还能自适应思考深度，且模型与代码已开源。
黄仁勋砸千亿兆瓦算力，押注下一个“Open AI”
3月10日，前OpenAI高管Mira Murati创办的Thinking Machines Lab与英伟达达成长期合作，英伟达将提供1吉瓦下一代NVIDIA Vera Rubin系统。这一合作规模巨大，显示英伟达全面布局，也体现该创业公司野心，不过其面临组织动荡考验。
Mira翁荔陈丹琦公司，让老黄掏出了600亿美金
Thinking Machines Lab官宣与英伟达达成新一轮合作，将落地预计成本600亿美元的1GW规模数据中心，含英伟达现金注资。此前英伟达已参与其种子轮融资助其达120亿美元估值，现公司估值达500亿美元。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（三）——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例，探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关，B用于指定Swizzle行数避免bank conflict，还给出不同Layout的参数取值。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。