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破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先
南洋理工大学NTU S-Lab团队提出DynamicVLA，解决主流VLA模型在动态场景下反应迟缓等问题。它从多层面设计，构建自动化数据体系和DOM Benchmark，在实验中多维度领先。
“开源版贾维斯”一夜席卷硅谷！Mac mini因它卖爆
开源AI助理Clawdbot爆火，GitHub获超两万星。它能调用多模型，被称“开源贾维斯”。为部署它，网友疯抢Mac mini。其作者是退休亿万富翁Peter Steinberger，网友用它处理各类事务，还有挣钱挑战。
The Batch: 895 | 发起群聊的聊天机器人
如今互联网受AI泛滥化影响，还面临阻止LLM进入的情况。但AI可被设计连接人们，如在聊天中作积极联合力量。研究者做些改变就可行，未来AI或能促人类共同提升。
SOP：具身智能在线进化新范式，为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”，可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势，实验显示能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
AI泡沫后只剩这两类公司杀出重围！昆仑万维CEO方汉：明年唯一技术赛点在Agent
昆仑万维CEO方汉认为，AI泡沫是必经阶段，产品价值落地成主线，生态是系统工程。今年两类公司突围，四类公司落后。2026年技术赛点是Agent自动化‘可验证过程’。
对科技圈，小红书是个「新绿洲」
作者认为小红书正成为科技圈的「新绿洲」，这里有独特的「人间视角」。科技内容消费模式似「人间夜市」，博主和开发者圈点翻译技术概念。创业者可低成本验证想法，与用户形成「养成系」共生关系。
评测也很酷，Data Agent 自动化评测的三层框架与实战
在大模型技术飞速发展下，评估应用效果成难题。字节跳动尹小明分享自动化评测技术，提出三层评测框架，还介绍 Text - to - SQL 及深度研究评测改进，以及评估平台建设，最后展望自动化评测未来方向。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
AI杀入美股，DeepSeek又是第一！港大90后开源，AI股神人人都能造
在港大「AI - Trader」项目中，DeepSeek以9.68%收益率击败GPT、Claude等顶级模型，成为能在美股自主盈利的AI交易系统。项目开源，还暴露出AI不同「性格」，显示市场是AI终极试金石。