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为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
33岁稚晖君，上市公司董事长！
11月25日，上纬新材公告选举彭志辉（稚晖君）为董事长。智元机器人于2025年7 - 11月完成对上纬新材收购，成本约21亿。上纬提示股价风险，业务仍在开发未量产盈利，主营未变。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
肝脏也能“按需定制”？科学家研发新型植入物，让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略，结合组织工程与合成生物学，创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体，在动物实验中实现植入后按需扩增，为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。