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高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作

物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。

北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。

强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。

作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。

近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。

本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断，牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等，如对等架构、单边语义等，以及在内存池、拥塞控制等方面的应用，助力开放算力生态。

现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。

Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。

Anthropic推出首个官方技术认证Claude Certified Architect, Foundations（CCA - F），考试涵盖五个核心领域，有6个实战场景，目前仅对合作伙伴员工开放，还推出了完整备考课程体系。

Perforated AI团队搞出‘穿孔反向传播’技术，给旧神经元加‘人工树突’。测试中计算成本最高降38倍，模型准确率不降反升，还近乎即插即用。这或引发行业变革，但也面临验证、生态和收费等挑战。