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别让AI一上来就“进厂打螺丝”：智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化
智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca，探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律，受海外关注。它先学世界表征，有独特学习方式，经实验验证效果良好。
这家 AI Lab 宣布所有模型无限期免费后，我顺手做了个图片版番茄钟
全球排名前十的 AI Lab，Agnes 宣布旗下核心全模态模型 API 无限期免费开放，包括文本、图片、视频。还新增百万 Token 上下文和 4K 图片生成功能。作者用其做了图片版番茄钟，官方也公开开发进度。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
这输入法200多一个月，竟还有10万人排队送钱？？？
Typeless是一款月订阅费超200元、功能单一却有超10万用户的AI语音键盘。它能转写语音、整理文本、AI润色，支持多语言，电脑手机端均可使用。实测其转录准确、整理能力强，但润色功能有局限。
图像分层生成：新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD，利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题，实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件，也能拆解单张平面图像，解决AI生成图像难编辑痛点。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。