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比OpenClaw还狠！奥特曼押注「心灵感应」，Codex直接读取你的屏幕
4月21日，OpenAI上线Chronicle研究预览版，它能读取屏幕内容形成记忆图谱，帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板，但吃Token且有隐私风险，这是其在用户记忆战争的首枪。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
12个Ai编程Agent同台PK，最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文，将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示，基础模型写代码强，商业版调试优势明显；专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。
IEEE TVCG | 告别写代码！MoGraphGPT：基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统，结合上下文感知模块化大模型与图形化控制，能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用，还对比实验验证其优势。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。
The Batch：925｜移动端AI应用爆发式增长
市场研究公司Sensor Tower报告显示，去年移动端AI应用下载量和收入迅速增长，非游戏应用收入首超游戏。OpenAI、DeepSeek等占大头，用户使用时长也大幅增加，AI成日常习惯。
想入局VLA却不知从何下手？NTU&中大开源「终极菜谱」：从基座到频域建模，每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt，从12个关键维度剖析VLA设计空间，每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法，遇扰动成功率跃升10%，适合不同水平从业者。