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将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？
文章围绕将思维链（CoT）引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变，分析分层架构与端到端模型两种技术路径，还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
突破显存瓶颈：基于 DeepSeek-V3.2-Exp 的 Latent Cache 卸载预取方案设计与模拟验证
百度百舸AIAK团队针对DeepSeek-V3.2-Exp，设计基于Latent Cache的卸载预取方案ESS。该方案解决显存瓶颈，提升Decode吞吐并降低成本，经模拟验证效果显著，未来将拓展应用。
强迫模型自我争论，递归思考版CoT热度飙升！网友：这不就是大多数推理模型的套路吗？
近日，概念CoRT火了，它在CoT基础上加了“递归思考”，能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优，结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。
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。
Subagents：构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
文章探讨 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景的价值与实践。指出复杂 AI Coding 面临上下文膨胀等问题，而 Subagents 可创建专属子代理，有 Context 保护等优点，还介绍使用方法、业务实践及相关思考。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
兵临OpenAI！谷歌集结2500人「复仇」，Gemini 3夺回AI王座
谷歌发布Gemini 3欲夺回AI主导权。谷歌DeepMind的CTO与AI Studio产品负责人剖析其发布盛况等，称这是与全球用户共建AGI的实验，还谈到模型发展、应用及多模态等问题，也承认仍有提升空间。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
Sam亲自泼冷水，GPT-5意外失手：我们对AI的期待，是否已被整个行业误判？
科技行业集体转向 AI，高管强调其变革性，可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水，提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论，还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等，指出 AI 发展多且快，未来潜力巨大。
我去，程序员的福音啊？2.69 万 Star Maple Mono，真心不错，我已经用上啦～～～
介绍开源编程字体 Maple Mono，它将圆角、连字等多种特性融入一套字体，能提升代码可读性、优化符号表达等，解决了程序员高频痛点，但也有局限性，建议试用。