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用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
AI4Science 图谱，如何颠覆10年 x 20亿美金成本的药物研发模式
文章指出AI for Science让生命科学与数字互联网融合，加速科学发现。以四象限为框架，梳理了Biology Foundation Model、AI Scientist等玩家，介绍相关模型和公司，展示其对药物研发流程的重塑。
苹果的局面，很迷惑
作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
别再无脑开高推理！Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
第二代PPTAgent来了！中科院软件所开源首个本地通用幻灯片智能体，9B参数打平GPT-5
中科院软件所开源第二代PPTAgent -- DeepPresenter，将幻灯片智能体模型与智能体沙箱环境一同开源。它解决了AI制作PPT的痛点，以9B参数打平GPT - 5，在消费级显卡上有出色表现。
阿里千问负责人林俊旸突然离职，Qwen 开源时代要变了吗？
3月4日凌晨，千问核心负责人林俊旸在X发文卸任，3月3日下午他已向阿里辞职。他在阿里大模型研发中贡献突出，推动Qwen3系列开源。外界猜测Qwen或转向闭源，其离职引发业内关注。
【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现：AI迈向可精专通才之路
上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出，当前处于AGI前夕，需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径，科学发现是AI前沿，还介绍了SAGE架构及相关成果。
AI 医疗还在比进度，百川已在比高度
近一年来，AI医疗进入新阶段，众多企业和资本涌入。但当前主流医疗大模型有局限，落地难。百川Baichuan - M3聚焦医疗决策过程建模，三项关键评测达全球最优，或代表AI医疗重要转向。