开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA-2模型，具备开放世界具身推理能力。通过动态混合专家架构和双阶段训练策略，模型在数学匹配游戏和玩具摆放任务中展示出色表现，成功率达82%。
华东师范大学
GraphRAG太慢LightRAG延迟高？华东师大新方法一招破解双重难题
Planing Lab团队推出E²GraphRAG，通过使用SpaCy进行实体识别和构建文档块索引，大幅提高了GraphRAG的索引构建时间和查询延迟。
8大类，100+技术：大模型 AI Agents 优化最新综述
华东师范大学等综述了针对大型语言模型的AI智能体优化方法，分为参数驱动和非参数驱动两大类，并详细探讨了基于强化学习、混合策略及经验反馈等多种具体技术。
5个人三小时复刻开源版Manus，邀请码也不需要了
5人团队3小时完成开源复刻版OpenManus，展示了模块化Agent系统、实时反馈机制及强大工具链等关键要素。通过对比官方demo和开源成果，揭示了实现Manus的合理路径及其背后的三大核心技术：模块化Agent系统、透明思维过程以及协作工具集。
DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，最低只需原始数据0.3% 邱锡鹏团队联合出品
研究人员提出MHA2MLA方法，通过微调预训练模型减少KV缓存大小90%，保持甚至提升性能。该技术利用低秩联合压缩键值技术和分组查询注意力策略，降低推理成本的同时维持精度。