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国产游戏理解模型刷新SOTA，对话逗逗AI CEO：开源模型+行业数据是突破关键
2025年末国产开源模型影响力凸显，东京电玩展上逗逗AI的游戏理解模型LynkSoul VLM v1超顶尖闭源模型。其CEO刘斌新表示，开源模型结合行业数据是突破关键，还探讨了产品技术、交互及发展趋势等。
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服！神经网络架构不变，只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服，在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下，让原本用于物流场景的它习得新技能，完成了端到端的操作，还实现自然多模态交互。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
AAAI 2026 Oral：明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」，精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
重磅！中国团队发布SRDA新计算架构，从根源解决AI算力成本问题，DeepSeek“神预言”成真？
国内玉盘AI团队发布《SRDA AI大模型专用计算架构》白皮书，提出全新SRDA计算架构，从硬件源头解决AI算力成本瓶颈。它以数据流为核心，在内存、网络等方面创新，为开发者带来高效、低成本等价值。
为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本
近年来大模型推理开销增长，MoE架构虽能避免计算量同比增，但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS，实验显示它能锐减37.5%成本。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
GPT-5.6 Sol首批内测结果来了！同任务成本只有Fable 5一半
GPT-5.6 Sol预览版发布半月，首批内测报告出炉。它代码简洁，适合长链路任务，视觉效果好。虽整体略逊Fable 5，但成本近乎减半，且安全限制小，即将全量上线。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。