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具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
Claude Code 更长更快！Agent能自己管项目了！从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统，从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强，需求变复杂，原TodoWrite无法满足，新Task系统解决了任务依赖协调问题，支持复杂项目。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
性能提升400%！AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
让AI自我进化？斯坦福华人博士答辩视频火了，庞若鸣参与评审
斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案，涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向，引发行业关注。