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星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
软体机器人控制难题获解，比传统方法节能75倍，还能闭眼干活
美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。
DeepSeek开源MoE新利器LPLB：基于线性规划，专攻训练动态负载不平衡
DeepSeek在GitHub开源LPLB，这是基于线性规划的并行负载均衡器，用于优化MoE模型专家并行工作负载分配。它通过动态重排序、副本构建等机制实现动态负载均衡，支持多种拓扑结构，但也存在成本估算等局限性。
M系列芯片一号人物准备离开，苹果高管流失正在失控
近期苹果高管变动不断，12月1日负责机器学习与AI战略的高级副总裁宣布退休，4日设计总监离职。此外，‘苹果芯片’之父也考虑离开，还有多位高管有离任计划。苹果发展策略保守，留不住人才，库克时代或近尾声。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索，无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务，通过核心组件Graphiti动态整合数据，在LongMemEval基准测试中表现出色。
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。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。
波士顿动力泯然众人了，高管集体出走，机器人“量产”只能造4台
波士顿动力放出新版Atlas机器人新demo，其完成高难度体操动作。此为2026年初CES展示的量产版，主打企业级应用。但上市前夕高管集体出走，且Altas月产量仅4台，引发对其前景的质疑。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先
南洋理工大学NTU S-Lab团队提出DynamicVLA，解决主流VLA模型在动态场景下反应迟缓等问题。它从多层面设计，构建自动化数据体系和DOM Benchmark，在实验中多维度领先。