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一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
拒绝「降智、减配、乱收费」：面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。
最强开源搜索再升级，研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠，还能生成网页报告。新版本升级显著，靠两项关键技术实现有效交互，且预测案例表现出色。
AI太难学？清华开源一批「学习虾」，免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。
以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
种子轮10.3亿美元！谢赛宁加入，LeCun的世界模型公司太吸金了
图灵奖得主 Yann LeCun 创办的先进机器智能实验室（AMI）官宣起航，完成 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元，谢赛宁加盟。AMI 目标是做理解现实世界的 AI，想走世界模型路线。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手：评估具身大模型的新范式！
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。