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让VLA真正跑上机器人：北大团队开源Jetson-PI，Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
Nature子刊：太空中建数据中心，无限能源，浙大首次证实可行！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究探索太空碳中和数据中心可行性。太空有太阳能与散热优势，提出轨道边缘和轨道云数据中心方案，还建立全生命周期碳效率评估体系，虽有挑战但前景好。
首个千万美金ARR的AI4S公司，完成AI设计新分子商业应用
2026 年初，AI 从「单一工具赋能」转向「场景深度共生」。MetaNovas 携 Agentic AI 先进材料发现平台亮相，以创新模式打破传统研发瓶颈，完成从「AI 设计」到「AI 落地」跨越，实现千万美金 ARR。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。
还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
百亿向量，毫秒响应：清华研发团队向量数据库 VexDB 首发，攻克模型幻觉难题
9月25日，清华数智引航团队发布向量数据库VexDB，能支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题，已在多领域深度应用，为企业AI转型提供方案。