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情人节暴击！下跪求婚的可以是机器人了
情人节，Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架，解决人形机器人数据采集难、效率低问题，通过硬件、交互与算法协同，实现低成本、高效全身操作策略学习。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
从分钟级等待到20倍超速：LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年，开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红，单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈，能在消费级显卡上高效生成视频，还支持多种模型和硬件，覆盖不同用户需求。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战，快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术，分享在快手短视频社区的落地应用，还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。