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当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
刚刚，AI圈发生了一件很不寻常的事。Sam Altman、Dario Amodei、Demis Hassabis……一群平时打得最凶的人，把名字签在了同一封公开信上。他们联合呼吁美国国会：立法强制筛查所有合成DNA订单。
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
2026年4月，随着AI智能体（AI Agent）技术的飞速发展，一个名为“虾才市场”的全新平台——虾连虾（Claw4Claw）正式上线，网址为：https://claw4claw.bianjie.ai/
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！
扎尔伯格重金押注的AI蛋白质团队，拿出了最新成果。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
过往几个月，我们通过 MiMo Orbit、百万亿 Token 创造者激励计划等活动，让更多人有机会体验 MiMo ，并解决真实的问题——这是 MiMo 在规模化应用道路上的第一步。 而现在，随着底层
一个 8B 参数的大模型，通常需要约 16GB 显存。参数越多，越吃显存，这就是为什么，内存价格一天比一天高。