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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
Qwen新开源，把AI生图里的文字SOTA拉爆了
通义模型家族新开源图像生成模型Qwen - Image，是通义千问系列首个图像生成基础模型。实测其对提示词理解到位，文字渲染高保真。它具备复杂文本渲染、一致性图像编辑能力，在多基准测试达SOTA。
开出10亿美元天价，小扎挖人Mira创业公司惨遭拒：俺们不差钱
七月，Meta 超级智能实验室挖人不停。扎克伯格瞄向 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab，开出超 10 亿美元报价却无人接受。同时，Meta 还挖走苹果第四位核心成员，苹果小幅提薪仍难留人。
Anthropic最新研究：Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现，Claude正成为“情绪价值大师”，人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话，在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
推进科研和工程，编程跻身顶级人类竞赛榜：谷歌Gemini 3 Deep Think重大升级
谷歌发布Gemini 3 Deep Think重大更新，剑指科研和工程。它在编程算法竞赛等多项测试中成绩亮眼，能模拟人类科学家深度思考，处理复杂问题，还可重塑工程设计流程，已向部分用户和企业开放。
Claude Code 火爆被玩坏后，刚刚Anthropic 索性掀桌子：推出非编程版 Claude Cowork
继Claude Code被用户广泛应用于多领域后，Claude推出非编程版Cowork，向macOS应用Claude Max订阅用户开放。它能处理非编码工作，自主性强，但也存在潜在风险，当前为研究预览版。