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知名机器人专家喊话：投人形机器人初创公司的数十亿美元，正在打水漂
知名机器人专家罗德尼・布鲁克斯质疑特斯拉、Figure等公司技术路线，称让机器人看人类视频学操作是‘空想’。他指出触觉数据无技术积累、安全有隐患，预测成功‘人形’机器人未来将大不同，投资难量产。
重新定义检索！一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了！用音频搜视频、文本找音乐！
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型，支持跨模态检索，能直接处理音视频原始数据，保留细节，检索速度快，还具备轻量高效等特性，适用于多场景。
智源悟界·RoboBrain Orca：多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
OpenAI 全面拥抱 Agentic-First，实测有点扎心
OpenAI发布GPT - 5.6系列，Sol定位长周期Agent，训练目标转向Agentic - First。但目前难以用上Sol，且其评测数据因计数规则差异大，还出现变身话痨、少说话和干完活难兼顾的问题。
Agent记忆赛道大洗牌！LoCoMo-Refined重磅发布，主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
Claude 4被诱导窃取个人隐私！GitHub官方MCP服务器安全漏洞曝光
瑞士网络安全公司发现，GitHub官方MCP服务器面临新型攻击，可诱导AI Agent将私有仓库敏感数据泄露至公共仓库。GitLab Duo近期也有类似漏洞。公司还提出初步缓解举措。
比英伟达早，比李飞飞强，大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。