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西湖大学王东林团队论文：机器人需要“通古今，知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA：Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》，介绍HiF-VLA模型，它以“运动”表达时间信息，实现稳定连续决策，性能提升且计算成本低，推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
Ilya闹翻，奥特曼400万年薪急招「末日主管」！上岗即「地狱模式」
近日，奥特曼为OpenAI招募「准备工作负责人」，年薪55.5万美元加股权，约400万人民币起步。该岗位像「救火队长」，要管控AI风险，因当前AI风险更严峻，且OpenAI安全团队人员流失。
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
阿里，悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder，个人版免费试用。随着 LLM 技术发展，AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战，有透明化等功能及增强上下文工程理念，还能自动选模型。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
Rokid火得太晚了
消费电子市场中AI眼镜迎曙光，乐奇Rokid成AI+AR品类全球销冠。它通过双目衍射光波导和双芯片架构解决轻量化与续航难题，还以开放生态脱颖而出，其判断未来眼镜将成交互主体。
Snowflake 落地中国两年：迈向智能体企业时代，关键在上下文
本文是Snowflake入华两周年之际，在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道，核心提出企业AI落地关键在业务上下文，给出可落地的智能体企业架构，分享多家企业落地实践。