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LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力

来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。

约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。

上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要，现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架，通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式，具有高保真模拟、强健物理交互等优势。

随着AGI议题升温，‘世界模型’成前沿焦点。GAIR Live将邀顶尖学者与专家，探讨其定义、趋势等问题，还有直播议题如Lecun观点看法、不同领域世界模型差异等。

京东深夜开源业界首个“开箱即用”完整多智能体产品`JoyAgent-JDGenie`。与大多为SDK或框架的开源项目不同，它是端到端完整产品。在GAIA榜单表现佳，架构清晰且有技术创新，使用和二次开发简单。

文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块，能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度，实验显示其在多数据集表现优，代码已开源。

Nature子刊研究推出新指标DunedinPACNI，不看身份证年龄，看“脑年龄”。其数值越高，脑功能衰退风险越高。该指标已开源，或助人们检测身体状况、调整生活方式。

当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。

2026年6月18日，叶智文团队关于大脑旋转波的研究成果发表于《科学》。他们借助先进设备发现小鼠脑中旋转波，总结特征、验证其与全脑及行为关联，还指出其类似Transformer注意力机制，未来将继续深入研究。