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NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈

在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。

BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。

2月10日原力灵机发布开源具身原生框架Dexbotic 2.0，宣布与RLinf合作。合伙人汪天才将其与RLinf结合定义为具身智能的「PyTorch时刻」。还推出具身大模型DM0和应用量产工作流DFOL，推动具身智能进入「具身原生」时代。

开源君介绍超火的开源项目`chatgpt-on-wechat`（CoW），它结合大模型与社交、办公平台，可定制优化。能接入多平台，支持多模型，处理多模态消息，有丰富插件，还能记忆会话、定制知识库。给出安装步骤。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。

ACE Studio和阶跃星辰联合开源音乐模型ACE - Step，参数量3.5B，结合多种技术，支持多语言多风格音乐生成。20秒可生成4分钟歌曲，比传统模型快15倍，有多种功能亮点，还介绍了上手步骤和应用场景。

北京时间7月10日，马斯克团队发布Grok 4，其基准测试成绩惊人，在‘人类最终测试’等表现出色。它成功源于多智能体协作、追求真相哲学和高算力投入，还在多领域展现应用潜力，同时公布定价并坦言短板。

阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。

星海图CEO高继扬等提出具身智能三重跃迁，发布新模型并开源，首秀自研机器人。公司从整机起步，联合建数据公司，规划数据量。其商业模式分三阶段，认为中国具身基础模型能力有望超美。

Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device，它能离线运行，操作能力强，可在多种机器人本体部署，解决网络问题，性能、适应能力出色，还开放了SDK。