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中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中，以双机械臂+夹爪方案，成本降70%，分拣效率提超45%，准确率达98%。其依托WALL - B模型，展现出强大泛化能力，探索出具身智能新路径。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
Swift 跨平台框架 Skip 现已完全开源
Skip 是用 Swift/SwiftUI 代码库创建 iOS 和 Android 应用的方案，经三年开发后团队将其完全开源，此前为付费方案。开源既是因开发者希望免费获工具，也为保证工具持久性，它能实现原生体验。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
新版 Android 插件登场，应用能瘦身 50%，Google 把代码优化和资源压缩合二为一
Google在新版Android Gradle Plugin引入资源压缩优化方案，合并代码优化与资源压缩。新方案让应用体积最高缩减50%，开发者有四种优化方式可选，AGP 8.12.0已提供该流程，AGP 9将默认开启。
Kimi K2技术报告正式发布：“保姆级”深度解析，一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布，Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进，有预训练、架构设计等多方面创新，为智能体领域提供可行路径。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。