阶跃终端发布首款大模型原生智能体手机STEPX Neo，将模型、操作系统、开发工具与硬件打包定价3999元，并附赠12个月每月百亿Token额度。
值得关注：智能体从纯软件形态走向专用硬件载体，是2026年AI产业的一个重要趋势。STEPX Neo的发布提供了"全栈打包、按月供Token"这一商业模式的早期样本，可与同期浪潮信息的智能体算力基础设施、腾讯Hy-Embodie…
据现有元数据，Third Moment Research 宣称借助 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Codex 及面向网络安全的 Daybreak，构建出可持续专注数日、并随使用而改进的智能体；但正文未抓取，全部具体事实**待核实**。
值得关注：若属实的，它延续了近期关于“长程代理（long-horizon agents）”与“代理框架代价”的讨论脉络：既有卡片分别关注 harness 对编码智能体的影响（HarnessTax）以及通过 harness 优化降…
据可获取的元数据，Amp（与 OpenAI 相关）正把 AI 代理的应用范围从写代码扩展到更广泛的工作场景，并据称使用 GPT-6 Astra、Ultrafast、GPT-Live-1 等模型以及 “Sign in with ChatGPT” 登录方式；但原始正文未能抓取，除标题与摘要外的细节均待核实。
值得关注：与既有脉络的关系：本卡片与“用 AI 代理训练跨本体机器人导航策略”“NVIDIA OpenShell：为 AI 代理添加运行时控制”“用 AI 重塑广告：OpenAI 的 Sponsored Agents 与营销工具…
论文提出一种无需重训练的方法，将预训练 Transformer 转化为“弹性模型”，可在推理时按需在连续的算力预算之间切换，在最高 60% 稀疏度下保持平滑的性能退化。
值得关注：对部署方而言，单一模型即可覆盖多种算力预算，有助于应对查询负载波动与异构硬件，减少为不同延迟约束维护多个固定规格模型的成本。 免重训练特性降低了采用门槛，分钟级构建时间与亚线性扩展使其在大模型上更具实用性。 方法层面的…
VITAL 提出一种“视觉诱导动作 token”方案：先由视觉运动生成主导轨迹骨架，再用紧凑残差修正厘米级误差，在 NAVSIM 基准上以单步去噪实现接近十步的驾驶性能。
值得关注：表示层面：让视觉运动成为动作预测的主要目标，而非仅在独立轨迹空间上训练动作专家。 工程层面：骨架 + 残差的分离设计，把“主导机动”与“厘米级修正”解耦到不同学习尺度。 推理效率：单步去噪接近十步精度，说明该 toke…
PolyNet 把已知的多项式动力学直接编码为张量图，不需要训练就能在 GPU 上高效并行模拟，并在 KdV 方程上取得与数值求解器相当的精度。
值得关注：提供了一条与主流“训练替代模型”不同的路线：当物理已知时，把物理结构直接作为网络图，避免训练成本与训练分布外失效。 对需要大规模集合模拟、长时间积分与硬件加速的场景（如科学计算代理、并行仿真）具有潜在价值。 与已有卡片…
针对交互式视频生成中“小分块低延迟但画质差、大分块画质好但延迟高”的矛盾，该研究提出 Speculative Sampling（投机采样）策略，试图用大双向窗口的建模能力配合小窗口的低延迟交互，把双向窗口大小从硬性约束变为可优化变量。**（注：仅基于元数据，正文未抓取，具体方法与数据待核实。）**
值得关注：交互式视频生成长期面临“质量—延迟”权衡，小分块是常见工程妥协。该工作尝试把这一权衡转化为可优化的变量，思路与既有卡片中关注的交互式视频世界模型（如 R2M-Bench 对重访记忆的评估）属于同一大类问题，但关注点不同…
在关系型数据库的端到端预测任务中，简单的低通特征传播加 MLP，配合 Correct-and-Smooth 标签传播，能恢复异构 GNN 相当一部分性能并带来额外增益，但后者依赖单独构建的 meta-graph，其规范构造仍是关键挑战。
值得关注：若简单基线就能逼近复杂 GNN，则架构复杂度带来的边际收益需要更审慎评估，评测也应纳入这类强基线。本文把“历史标签”这一信号显式纳入简单传播框架，指出标签传播的瓶颈不在算法本身，而在如何从关系结构规范地构造目标实体间的…
RECON 通过把预训练视觉编码器的语义表征直接“喂”给扩散 Transformer 的后段层，在训练时引入、推理时用 MLP 代理复用，从而在不增加参数的前提下大幅加快扩散模型收敛（比 SiT 快 63×，比 REPA 快 25×）。
值得关注：针对 REPA 类方法的一个被忽视的薄弱点：早期层语义对齐并不自动保证后段层能利用这些语义。RECON 把这一“语义传递断层”作为切入点。 与既有卡片讨论的生成质量/一致性/对齐问题处于同一“表征对齐加速扩散训练”脉络…
RM-Net 通过在时间轴上保留缺失位置并用可学习 token 表示、以观测质量门控各模态贡献，试图在文本/音频/视频出现连续片段缺失时仍保持多模态情感预测的稳定性；但其报告的核心数字来自开发中检查过的划分，并非盲测，需谨慎解读（待核实）。
值得关注：多数多模态基准默认模态齐全，容易高估系统在真实部署中的可靠性；该工作把“局部缺失”显式纳入建模与评测。 通过可学习缺失 token + 质量门控 + 双视角遮蔽，提供了一种不破坏时间结构的鲁棒融合范式。 同时给出 Sh…
该研究指出在线策略蒸馏（OPD）隐含假设“教师模型具备可恢复性”（即能从学生写出的任意前缀恢复出正确答案）在错误轨迹上并不成立，并提出 CriticOPD，利用教师的错误识别能力生成批评，引导学生重写解答，从而恢复有效监督。
值得关注：揭示了 OPD 的一个被忽视的假设失效点：教师的“识别错误”能力与其“从错误前缀恢复正确答案”的能力并不一致。 提供了一种把教师的错误识别转化为可训练监督信号的机制（批评作为特权信息、修订版用于学生训练），思路可迁移到…
PrismaCoder 通过名为 PrismaForge 的层次化数据流水线与合成评分标准（rubric），同时解决多模态代码数据的质量与规模问题，构建了迄今最大、最多样的开放多模态代码数据集 PrismaCoder-2M，并训练出在开放模型中大幅领先、可媲美领先闭源系统的 PrismaCoder-9B 与 PrismaCoder-35B。
值得关注：多模态代码智能是连接程序逻辑与视觉产出的关键能力，广泛涉及图表、网页、动画等生成任务。此前开放模型受限于数据质量与规模，难以与闭源系统竞争。PrismaCoder 从数据侧切入，用可分解、可检查的评分标准统一了数据筛选…
在AI代理竞标用户提示的代理市场中，由于存在“竞争底线”和“条件近独立性”两个特征，第一价格拍卖的福利损失（无政府状态代价）远低于一般情形，甚至可趋近于零或达到最优福利的 $1 - 1/e^2$。
值得关注：第一价格拍卖因简单透明而在工程上具有吸引力，但其非真实性通常意味着显著的福利损失。本论文表明，代理市场的固有特性（模型蒸馏带来的竞争底线、提示难度主导的价值结构）可以大幅缓解这一问题。这为在AI代理市场中直接采用FPA…
Player-1 是一个面向游戏控制的**后训练（post-training）框架**：它先用 6,044 条游戏轨迹做监督初始化，再在 16 个可编程验证奖励的合成环境（Player-1-Gym）中用 PPO 做多环境强化学习，使 9B 与 35B-A3B 模型在 MineDojo-300 等基准上显著超过其 SFT 策略和所评估的最强基线。
值得关注：提供了“示范监督初始化 + 合成环境 RL”这一后训练路径的实证：交互式合成环境可以补足示范数据对动态状态的覆盖不足。 动作空间向相对移动、持续输入、复合动作的扩展，直接针对游戏控制的真实操作需求，且复合动作在 RL …
PhySGA 是一个将智能体探索与物理仿真结合的 3D 物体组合框架，试图通过“装配智能体+批评智能体”的前馈—反馈协作架构，实现刚性、铰接和可变形物体的通用交互式装配；但以下要点基于元数据与摘要，正文细节待核实。
值得关注：将 3D 组合从“静态先验预测”推进到“物理空间中的交互式构建”，强调全局规划、接触动力学诊断与闭环修正的结合。 引入自演化技能库，试图把试错经验转化为可复用能力，这对具身智能体的长期学习与泛化具有参考价值。 与既有卡…
PerSo 是一个基于 Reddit r/ChangeMyView 真实说服对话构建的大语言模型社会智能基准，同时评估认知智能（推断他人心理状态）与行为智能（选择合适社交行为）；但本卡片未能抓取论文正文，具体方法细节与数值结果待核实。
值得关注：社会智能是涉及人机交互与多智能体环境应用的关键能力，仅靠单一维度评测可能高估或误判模型的实际社交能力。 与既有基准多采用合成场景、且往往将认知与行为分开评测不同，PerSo 强调在真实说服对话中同时考察两者。 与“已有…
LLM 智能体的能力在 post-training 后会被“绑定”到训练时使用的接口上；语义不变但形式变化的接口扰动会显著降低其表现，而 Cross-Interface Policy Regularization（CIPR）通过约束两种接口下动作分布的一致性来提升鲁棒性。
值得关注：说明 LLM 智能体的能力可能过度依赖特定接口形式，而非任务语义本身，这是部署中的一个实际脆弱点。 提供了一种相对简单的自监督训练目标，可在不牺牲原有接口表现的前提下提升跨接口鲁棒性。 与“跨任务技能迁移在 LLM 智…
据来源元数据，MonoRace 是一篇发表于 Science Robotics 的研究，主题为“面向冠军级无人机竞速的鲁棒单目人工智能”；由于正文未能抓取，其具体方法、实验设置与结果均待核实。
值得关注：若该工作确实实现了“单目 + 冠军级”无人机竞速，则可能意味着在极端动态、高速、资源受限的具身场景中，单目视觉 AI 的能力边界被进一步推进；但该判断待原文验证。 与已有卡片的关系：本卡片与“PointDiT：像素空间…
该研究把人形机器人控制网络的“权重”本身当作生成对象：用线性自编码器压缩 actor 网络参数、再用 Diffusion Transformer 建模其潜空间分布，生成的网络可直接部署到 Unitree G1 上完成行走、跳舞、旋踢等动作，并在第一层权重中发现与机器人运动学先验一致的结构。
值得关注：视角转换：把 policy learning 的对象从“行为/轨迹”扩展到“网络参数分布”，属于权重空间生成这一新兴方向在人形控制上的落地尝试。 可解释性增量：不止于生成，还回到权重本身寻找结构，指出第一层权重与运动学…