近日，开源具身智能原生框架Dexbotic宣布正式支持以RLinf作为其分布式强化学习后端。对具身智能开发者而言，这不仅是一次普通的工程适配，更意味着VLA模型研发中长期存在的「SFT与RL割裂」问题，正在被真正打通。 这是一种典型的「乐高式协作」：双方不强行Fork、不粗暴揉合代码，而是保持清晰边

随着大模型参数规模不断增长，混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构因其稀疏激活特性，成为平衡模型性能与计算开销的主流方案。然而，在实际的Web级应用部署中，一个关键挑战日益凸显：传统MoE的路由机制通常是“无记忆”的。 试想，在搜索引擎、智能问答或多轮对话等高并发场景下，用户

编程十年的一点分享 在软件开发的路上走过十几年，从一个爱好者到以此为业，有些体会或许值得聊聊，就当是抛砖引玉吧。 最早接触编程，是从BASIC和C语言开始的。工作后，随着需要，陆续学习了dBase、Access这类桌面数据库的开发。真正以开发为职业，可以说始于FoxPro 5 0，之后技术栈随着项目

引言 编程，是一门实践科学。这意味着，学习它的最佳方式就是动手去敲代码。但这是否意味着，我们可以因此轻视理论的学习呢？ 入门编程 如果你去各大技术社区提问“该如何入门编程”，五花八门的答案会瞬间涌来。 不过，仔细梳理一下，无外乎以下几种流派： 学院派 他们推荐从C语言入手，并辅以数据结构、操作系统等

想象一下这个场景： 你让 AI Agent 帮你修一个代码 Bug。它打开项目，读了 20 个文件，改了改，跑了一下测试，没过，又改，又跑，还是没过……来回折腾了十几轮，终于——还是没修好。 你关掉电脑，松了口气。然后收到了 API 账单。 上面的数字可能让你倒吸一口凉气——AI Agent 自主修

这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，

人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha

这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字

当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解

2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家