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很多人认为这个数字不是随便挑的：美国政府向 Anthropic 下发出口管制指令、切断 Fable 5 与 Mythos 5 境外访问权限的那一刻，正是美国东部时间下午 5 点 21 分。「5 点 21」这个数字上的重复，被多家媒体解读为一次刻意设计的呼应。智谱选择在这个节点站出来，相当于当着全世界开发者的面说了一句话：你们担心的「模型随时可能被收回」，开源这边没有这个问题。
银河通用团队用史上最大、整整 20 亿帧的动捕数据，训练出了全球首个人形机器人全身实时运控基座大模型，该模型零样本泛化全新动作，成功率从 MLP 架构的 76.89% 跃至 92.58%，推理延迟仅 0.39ms，效果超越英伟达 SONIC，甚至比目前业内主流 TWIST 系统速度提升至五倍。
来自博世中央研究院与清华大学的研究人员提出 FunctionEvolve 框架，在两大基准测试上大幅刷新了这项任务的结果。在 LLM-SRBench 的 129 个合成科学方程任务上，FunctionEvolve 最终给出的公式在 55.8% 的任务上与真实公式等价（SA@1 = 72/129），是此前最好结果的 3.6 倍；
香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
多智能体系统正在从学界走向业界。 在 Coding、Research 等真实场景里，越来越多系统不再只依赖单个 agent，而是由多个 Agent 分工协作：有人负责规划，有人负责检索，有人调用工具，
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
从原始视频出发，无需人工介入，自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产，推进到自动化、可扩展的新阶段。
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。
刚刚过去的2026智源大会上，由智源研究院孵化的星源智发布了全球首个具身交互世界模型ω-EVA，就这一前沿命题给出了全新的差异化解法。传统世界模型的困境是"只预测，不参与"。它们训练时学习未来状态，推理时却与动作生成分割——视频生成得再精美，机器人该撞墙还是撞墙。