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解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」，新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”；提出新方案让机器人提前预判触觉；在世界模型中重构“触觉想象”，推动具身智能“视触融合”。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
独家｜RoboScience 机器科学完成10亿元融资，资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息，RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资，将深化VLOA大模型技术，推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构，能实现通用泛化，还将发布自研机器人本体。
Google开源DESIGN.md。玩AI，今年最该知道的Markdown！
Google开源DESIGN.md格式规范，对用AI coding的人很实用，可约束产品UI设计。开源社区已有70+大厂的DESIGN.md及自动提取的开源项目。还有汇聚大厂设计规范的仓库及可自动生成的工具，或成行业标准。
这周六，聊聊具身数据、模型与落地场景｜沙龙报名
当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。
挤干大模型高分「水分」！最强模型仅49分，南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。