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大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
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。
图解Vllm V1系列5：调度器策略（Scheduler）
本文是图解Vllm V1系列5，聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程，接着阐述调度 - 推理的整体流程，包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等，还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。
目标更重要？国内公司超越Generalist，进化到动作中心世界模型
具身智能圈被Generalist CEO长文刷屏，其称目标比工具标签重要。但国内极佳世界未停于概念争辩，开源“以动作为中心的世界模型”GigaWorld - Policy，重构具身智能底层逻辑，在多方面表现出色。
告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。
Claude Code auto mode 解析：如何用 AI 分类器替代人工审批
Anthropic 发布 Claude Code 的 auto mode 解决审批疲劳问题，用 AI 分类器替代人工审批。介绍了其核心思路、判断危险的标准、两阶段分类等，还分析了漏检率、被拦截后的处理及子 Agent 检查等，也指出了目前局限。
蚂蚁发布全球首个视频-动作世界模型，开源即刷新世界纪录
从Sora惊艳亮相到谷歌开放Genie 3线上体验，世界模型从概念走向交互世界。蚂蚁旗下蚂蚁灵波开源全球首个视频 - 动作世界模型LingBot - VA，可驱动机器人完成复杂操作，解决长时漂移等问题，还提出工程化解法。
GPT-4o连验证码都解不了？？SOTA模型成功率仅40%
MetaAgentX团队推出Open CaptchaWorld平台，用于测试Agent解验证码能力。实测SOTA多模态模型成功率低，如GPT - 4o也被难住。该平台特点多样，揭示了当前Agent短板及模型设计新方向。
对话 IDEA 张磊：「不以动作为输入条件，就不叫世界模型」
本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然，他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战，大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用，定义其应具备动作依赖等内容。