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英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
做AI产品三年复盘，我看到的变与不变
作者复盘做AI产品三年经历，从自身、行业、世界三个视角谈变与不变。个人工作方式巨变，行业如营销、金融受AI影响，ClaudeCode等产品带来新变革，指出Context是不变核心，深度垂直领域智能体机会大。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开
DeepSeek给近一年前登上《Nature》封面的R1论文补64页技术细节，正文大幅翻修。新论文展开R1完整训练路径，补充R1 - Zero分析，还披露安全评估细节。此外团队稳定，引发对其后续动作猜测。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述！四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述，从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起，搜索从传统模式向搜索智能体转变，虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架，该综述提供了路线图。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。