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近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
随着大模型步入规模化应用深水区，日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下，从量化、剪枝到模型蒸馏，各类压缩技术竞相涌现，但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
香港大学（The University of Hong Kong）与 Adobe Research 联合发布 Self-E（Self-Evaluating Model）：一种无需预训练教师蒸馏、从零开始训练的任意步数文生图框架。其目标非常直接：让同一个模型在极少步数也能生成语义清晰、结构稳定的图像，同时在 50 步等常规设置下保持顶级质量，并且随着步数增加呈现单调提升。
CAMEL AI 早前的一个开源项目 Eigent，因为和 Cowork 高度相似，作为开源平替，也跟着火了一把。 这条帖子爆火后，CAMEL AI 团队复盘了他们从 2023 年发布 CAMEL 框架开始，到 Eigent 项目的三年探索经历。
MemGovern团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 人类程序员碰到棘手bug通常会上网查询前辈经验。 当前AI虽然开始具备联网搜索能力，但仍不能很好地从网络经验中获取修复bug的能力。 让
最近，一篇由中国团队领衔全球24所TOP高校机构发布，用于评测LLMs for Science能力高低的论文，在外网炸了！当晚，Keras （最高效易用的深度学习框架之一）缔造者François Chollet转发论文链接，并喊出：「我们迫切需要新思路来推动人工智能走向科学创新。」
站在 2026 年的开端回望，LLM 的架构之争似乎进入了一个新的微妙阶段。过去几年，Transformer 架构以绝对的统治力横扫了人工智能领域，但随着算力成本的博弈和对推理效率的极致追求，挑战者们从未停止过脚步。
今天，首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA（最佳水平）多模态模型开源。这是智谱联合华为开源的图像生成模型GLM-Image。从数据到训练的全流程，该模型完全基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成构建。
近年来，视频扩散模型在 “真实感、动态性、可控性” 上进展飞快，但它们大多仍停留在纯 RGB 空间。模型能生成好看的视频，却缺少对三维几何的显式建模。这让许多世界模型（world model）导向的应用（空间推理、具身智能、机器人、自动驾驶仿真等）难以落地，因为这些任务不仅需要像素，还需要完整地模拟 4D 世界。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水