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高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。
功能全面的Agent！吸取了open-manus,langmanus众家之长
Cooragent是在langmanus基础上重大改进的Agent框架。文章介绍其本地部署、CLI工具使用、添加MCP服务等实战操作，还提及深度兼容Langchain工具链、支持MCP等特点，有两种工作模式。
AI终于“长”进机器人身体里！机械臂学会用触觉思考
香港科技大学申亚京教授团队研发出具身机器人手臂 EmArm，实现亚毫米级触觉定位与实时‘感知 - 行动’闭环。研究还提出‘感知 - 驱动’一体化算法，为打造物理 AI 机器人提供可扩展技术路径。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
Hugging Face 发布 FineTranslations：一个万亿级的多语言平行文本数据集
Hugging Face 发布 FineTranslations，这是含超 1 万亿 Token 的多语言数据集，用于提升机器翻译质量。它源于 FineWeb2，用 Gemma3 27B 翻译创建，数据生成流程可复现公开，还能用在其他任务。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
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。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
Manus 加入 Meta，1 年内公司价值 100 倍增长，他们做对了什么？
Manus 加入 Meta 后公司价值一年涨百倍，其虽无自有模型却受海外巨头青睐。它靠增量思维获产业认可，借先发红利快速获高 ARR 与估值。后续应塑造爆款场景，创业者和大厂都可借鉴其思路。
长视频生成可以回头看了！牛津提出「记忆增稳」，速度提升12倍
牛津大学团队提出VMem，把「看过什么」写进几何小片，用基于3D几何的记忆索引替代短窗上下文，实现「一致性更强、资源更省、速度更快」，实测速度比常规管线快约12倍。