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DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系,对比四大架构模式,分析17个主流系统,还提出六大开放问题。

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具身智能能力狂飙,安全却严重滞后?首个安全可信EAI框架与路线图出炉!

具身人工智能发展迅速,但能力与安全出现“脱钩”。上海人工智能实验室和华东师范大学团队撰写论文,为“安全可信具身智能”建立理论框架与蓝图,提出成熟度模型、分析框架等。

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Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略

Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。

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英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch,其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程,将高精度操作成功率提至99%,还发现新物理缩放法则,项目即将开源。

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LoRA中到底有多少参数冗余?新研究:砍掉95%都能保持高性能

这篇创新研究介绍了LoRI技术,证明即使大幅减少LoRA的可训练参数,模型性能依然强劲。研究团队在多个任务上测试了LoRI,发现仅训练LoRA参数的5%,LoRI就能匹配或超越其他方法的性能。

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本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。

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从物竞天择到智能进化,首篇自进化智能体综述的ASI之路

普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述,为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义,围绕What、When、How、Where构建分析设计框架,还探讨评估范式并指明未来方向。

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6.1k星星!开源流式MoE推理框架,仅需2.5G内存就能运行350亿参数模型,手机电脑都能跑

本文介绍了获6.1k GitHub Star的开源流式MoE推理框架Edge0,该框架通过SSD专家卸载、路由预测和Recover-LoRA技术,仅需2.5G内存即可运行350亿参数大模型,支持多平台部署运行。

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ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」?港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人

香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架,将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务,先‘读心’再‘落笔’,能生成有说服力回复,还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。

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