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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越

传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。

本文是对《未来之地》《超级智能》作者 Nick Bostrom 的访谈。他探讨了人工智能发展到解决一切问题的“已解决世界”时人类面临的意义危机，如失去目标、工作冗余等，也提及应对伦理挑战、寻找新意义等观点。

华尔街日报爆料，Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元，已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍，算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人，很割裂。

Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出，当前 AI token 市场不透明，模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品，模型训练目标不明，且 Agent 行为边界在扩展，问责制缺失。

浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit，用3D foundation model明确目标几何，让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态，在多项指标表现出色，还具备多种能力，已被ACM MM 2026接收。

全球支付巨头 Stripe 投资 5 亿美元建立非营利组织 Intercept，目标是解决呼吸道感染问题。Anthropic、OpenAI 等机构和个人也参与支持。Intercept 从广谱预防药物和空气净化杀菌技术两方面着手，科技公司也将提供技术助力。

浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。

美西4月28日，具身智能全球性峰会GEIS在硅谷落幕。中国公司魔法原子发起，图灵奖得主演讲，英伟达等科学家对谈。会上发布世界模型Magic - Mix、灵巧手H01和人形机器人MagicBot X1三款产品，展现全栈自研实力。

具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路，主张用分层架构，以万亿参数“空间智能大模型”做大脑，VA小模型执行操作，目标是做物理世界的OpenClaw。

字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。