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Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
银河通用LDA定义全域数据利用范式，跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻
当下具身智能赛道两大流派各有短板，银河通用推出跨本体「隐式世界 - 动作基础模型」LDA - 1B，走自研WAM路线，成果已开源。它打破数据割裂难题，解锁具身智能「GPT - 2时刻」，在多方面展现优势。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
李飞飞空间智能独角兽开源底层技术！AI生成3D世界在所有设备流畅运行空间智能的“着色器”来了
李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器，可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器，地位似传统3D领域“着色器”，还解决了3DGS渲染难题。
微软 Agentic 组织：下一代 AI 系统
微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。
YC 专访 OpenClaw 创始人：80% 的 App 将会消失，我们还剩下什么？
YC 深度访谈 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger。他本是半退休开发者，因 AI 智能体 Moltı 爆火。他认为 AI 应回硬盘，OpenClaw 能控制设备、处理文件。还谈到机器人雇佣人类、80% App 将消失等观点。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。