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解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
一家营收千亿美元的公司，如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日，Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念，为不同业务选适配基础模型，上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点，其策略影响AI落地进程。
16岁创业，22岁做成百亿独角兽！3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金
Meta豪掷143亿收购Scale AI，其CEO加盟Meta。这一并购让Mercor创始人Brendan Foody看到机会，认为Scale AI失去中立性，大厂或不再合作。Mercor为AI实验室提供训练人员，年入1亿美金，估值达百亿。
Agent的上限，可能不在模型，而在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践，指出Agent输出质量取决于知识质量，分析传统知识库问题，介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南，还展示建设后的变化。
Claude Code杀进VSCode，我可能要退掉Cursor会员了。
2026年Anthropic推出Claude Code桌面版cowork及VSCode插件。该插件与copilot等交互一致，能深度访问代码，支持引用文件、模糊匹配等，还具备人工校验等能力，未来功能将更丰富。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。