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让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
MCP进阶：一键批量搞定MCP工具部署
在AI应用复杂当下，传统MCP工具集成有痛点。文章提出基于阿里云计算巢的一站式方案，可多MCP工具批量部署，首创双通道调用能力，还介绍部署、使用、增减工具及问题排查等内容。
全网挤爆Seedance 2.5，但2.0 fast降到6毛是真的香！
近期AI视频赛道竞争激烈，FLUX 3登场，国内巨头也纷纷推出新模型。字节Seedance 2.5优势明显，但适用特定场景。Seedance 2.0 fast降至6毛每秒，经多场景实测，表现均衡，是性价比之选。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
这个Coding Agent框架要火！Cursor、Claud太慢了
AI Agent赛道爆发，开发编码代理效率低。新出的jcode框架将Coding Agent功能整合，解决痛点，内存效率高、启动快、资源占用少，还能为开发者省80%底层开发时间。这是赛道成熟信号。
“小龙虾”太多了，CPU告急
当地时间4月9日，谷歌与英特尔宣布扩大多年期合作，部署至强处理器并联合研发IPU。当前AI基础设施瓶颈从GPU向CPU迁移，CPU需求激增但供应紧张，引发产业链连锁反应，其价值重估受多因素影响。
传统PM假设已死！Anthropic的产品经理是怎么工作的？
文章指出在AI指数级增长时代，传统产品管理假设已不适用。以Anthropic的Claude Code为例，展示模型能力大幅提升，介绍了新的产品管理工作流程、四个根本性转变及新节奏，强调判断力的重要性。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
性能比肩Gemini 3 Pro！昨晚，阿里千问最强模型来了
1月26日深夜，阿里千问旗舰推理模型Qwen3 - Max - Thinking上线，综合性能对标GPT - 5.2与Gemini 3 Pro。它突破传统推理方式，有自适应工具调用能力，助其在企业级AI竞争中领先。