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面向6G环境感知通信！西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
The Batch: 858 | 白宫重塑美国人工智能政策
特朗普提出积极的国家人工智能政策原则并推动实施，《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》明确三大短期目标，包括激发创新、建设基础设施、确立全球领导地位，与拜登政府政策有差异。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，创新性融合多模态传感器信息，构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心，有全编码和适配融合优势，经实验验证性能优，推动机器人迈向通用感知时代。
Remix 3终结以React为中心的架构
多年来，React 一直是全栈 JavaScript 架构基础。但 Remix 3 挑战了这一局面，它遵循渐进式增强和服务器优先原则，将 Web 基本原理置于核心，重新定义构建方式，引发对 React 中心架构的思考。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。