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三星大模型团队联合牛津大学、北京大学提出TrOPD方法，通过信任域机制让端侧模型更稳定高效地继承大模型推理能力，在数学、代码、指令遵循、STEM基准上全面超越现有OPD方法，为前沿智能以更低成本走向数亿终端提供新路径。
北京大学与易鑫AI Lab合作论文被EMNLP 2026主会接收，提出大模型"读出瓶颈"（Readout Bottleneck）概念，指出模型隐藏状态已编码正确答案却被输出层偏置掩盖，仅用2个无标签参数修正即可在多项推理任务上将准确率从33.3%盲猜水平大幅恢复。
SimpleMemVLA由面壁智能联合华中科技大学等机构提出，将带时间戳的原生视觉历史直接作为机器人记忆上下文，在四项记忆基准取得SOTA并涌现视觉上下文学习能力，同时通过流式推理优化将60秒历史决策延迟从1.02秒降至0.68秒。
灵巧手从 demo 走向真实应用，关键不只是 “会不会动”，而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见，这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。
继 ICLR 2025 的 PolaFormer 之后，哈工大（深圳）与鹏城实验室合作的扩展版本 PolaFormer++ 近日被 IEEE TPAMI 正式接收。新版本在理论框架、特征映射设计和实验覆盖面上全面升级：首次给出判定特征映射是否具备「降熵尖锐性」的理论判据，并提出极性感知的通道级尖锐（PaCS）特征映射，在六大类视觉核心任务上全面验证了线性注意力的潜力。
AI完成任务之后，还能留下什么？
真实世界的时间序列，不仅被外部事件冲击，也被人为决策持续重塑。
前不久，微信视觉团队开源了WeMM-Embedding。
什么情况？小米新模型的强化学习训练，直接开了现场直播。
大模型一定要一个 token 接一个 token 地生成文字吗？