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清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心，提及机器人学习的情况，还列出了相关参考资料，展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad，发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token，推理速度可提61 - 97倍，还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息，实现「少算多准」。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质，这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。