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让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界

VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。

量子电路（QCI）公司联合NVIDIA，将CUDA - Q编程能力集成到Aqumen软件套件。QCI的双轨量子比特设计易纠错，有检测、控制流、处理错误三大功能。二者结合能让开发者在真机前模拟纠错，加速量子计算商业化。

超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。

传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。

中国电信天翼AI打造超10万亿Tokens高质量数据集，依托星辰MaaS平台构建“数据—模型—服务”闭环。其与研究院推进技术研发并落地产品，建“三全”星辰大模型体系，还在多行业展现应用价值。

北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。

微软发布报告显示，中国企业对 AI 应用认知转变，84%企业决策者将重新评估 AI 影响，81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段，智能体以“数字员工”角色进入企业，员工与 AI 关系重要。

Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术，采用双模式架构，训练和微调分段进行，还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式，训练分多阶段，Qwen Chat还全量上线深度研究功能。

OpenAI CEO奥特曼在a16z采访中回应热点问题，阐述三大核心战略，谈及Sora 2等热点话题，还称自己不适合管理公司。他提到目标、对垂直整合看法、Sora与AGI关系等内容。

大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。