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中科院自动化所模式识别实验室开源MobileGym，运行在浏览器里的高并发安卓仿真平台，完全自定义，告别模拟器风控与真机成本，一个平台搞定Mobile Agent训练与评测，甚至还能玩原神！
从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。
在具身智能训练中，“把计算全部塞进GPU”似乎成了唯一的提速密码，机器人运控并行训练的框架，IsaacLab、MuJoCoPlayground、mjlab都默认遵循这一范式，这些系统都牢牢绑定在NVIDIA生态中。
把一件皱成一团的衣服叠好，是家务，也是机器人操作里的“硬仗”。
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
本文团队长期从事负责任的人工智能与人工智能赋能社会科学相关研究，围绕视觉生成大模型安全治理、智能体安全等方向开展系统性工作，相关成果发表于AAAI、ICML、TMM 等国际期刊与会议。
紧跟DeepSeek价格战，小米掏出技术底牌！
从大模型的提示词到智能体的 Skills，看着进化了，但又没有完全进化。
大语言模型正在成为人工智能系统的核心组件。从文本生成、数学推理到代码编写，单个大模型已经展现出强大的能力。