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浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室杜鹏团队提出了一个支持多模态输入的CAD建模智能体：CADDesigner。该智能体致力于构建一个中间层，将大模型、智能体与传统几何引擎深度融合，帮助CAD设计师提升模型设计能力和生产效率。
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
手机GUI Agent正在从「看懂屏幕、点击按钮」走向更复杂的跨App自动化任务：这些任务听起来并不复杂，但对现有手机GUI Agent来说，一个核心难题始终存在：任务一长，就容易忘。
如今手机拍照已成日常，后期修图是提升照片质感的关键。
当大模型 Agent 从实验室加速走向金融、医疗、代码开发等高价值场景，一个隐秘却致命的瓶颈正在浮现：Token 的指数级消耗正引发算力、协作与安全的系统性危机。传统 “堆算力、加参数” 的线性优化已触及天花板，我们该如何在 “输出质量” 与 “经济成本” 之间找到可持续的最优解？
当下视觉生成正陷入一个能力错位困境—— 扩散模型的像素画质已接近完美，但一遇到需要逻辑推理的生成任务就频频翻车。
你是否在使用Agent工作或者写代码时，总感觉上下文不够用？或者感觉反复使用Agent时并没有变得更聪明？感觉目前的记忆方案仍然不够用？今日，香港中文大学联合浙江大学发布的一篇论文关注了这个问题，并引起了学术界广泛讨论：你以为Agent在「记忆」，其实只是在记备忘录。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。
2021 年，陈天润还在浙江大学读本科。那一年 ChatGPT 不存在，大语言模型远没有破圈。“世界模型”这个概念刚刚冒头，但陈天润做了一个当时看起来相当激进的决定：成立一家公司，做 3D 和 AI。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。