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“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
阶跃开源JetSpec，大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器（附实战教程）
RF-DETR在COCO数据集上，实时检测精度首破60 mAP，兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’，迭代快，适用于多场景，还给出完整实战教程。
ICLR 2026 Oral | Revela：用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。
世界模型最新综述！中科院联合MBZ、NTU、Oxford系统梳理前沿进展
中科院联合多机构及顶尖学者合作，系统梳理世界模型建模范式、方法等，归纳为四大分支，还梳理其在多领域应用、基准数据集等，讨论走向通用智能面临的障碍。
AI智能体也有「蜘蛛感应」，防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累，研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架，利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%，在主流数据集和新基准测试中表现优异。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。