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突破具身智能“专家困境”！北大新方法让宇树G1靠单一框架掌握跳舞和侧手翻
北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统，用创新的‘分治 - 精炼 - 融合’三级架构，实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制，破解传统控制策略的‘专家困境’与‘现实鸿沟’。
特斯拉开源硬件，中国团队开源大脑！首个具身智能顶配全家桶上线
4月特斯拉宣布人形机器人Optimus技术开放，国内智平方推出全球首个具身智能模型开源社区AlphaBrain Platform，提供全链路技术栈。该平台亮点多，还适配最新具身Benchmark，打破实验室围墙，推动技术突破。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
国产黑马自优化「超级大脑」，全闭环Agent杀疯！一站式AI原生基建来了
AI加速落地，行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台，其5D - RAG框架破传统RAG痛点，且在多领域落地，为产业智能升级提供路径。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。
全景视觉的Depth Anything来了！Insta360推出DAP，200万数据打造全场景360°空间智能新高度
Insta360等团队推出全景度量深度基础模型DAP，构建200万量级全景数据引擎，设计三阶段伪标签管线，在模型架构上也有创新，在多项测试中效果优异，项目代码与模型已开源。
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。