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SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
o3-pro正式推出！说声“嗨”就花了80美元，思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro，同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳，但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议，奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响，还透露公开权重模型推迟。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」，新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”；提出新方案让机器人提前预判触觉；在世界模型中重构“触觉想象”，推动具身智能“视触融合”。
Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
这周六，聊聊具身数据、模型与落地场景｜沙龙报名
当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
让智能“落地”的芯片，今年都去了MWC
2026年世界移动通信大会（MWC）以‘The IQ Era（智能时代）’为主题，全球2400多家企业参展，其中350家来自中国。中国企业展现了从芯片到终端的体系化竞争力，在网络、终端、基础设施、模组等方面均有进展。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
西湖大学修宇亮，想做「会格斗的数字人」丨GAIR 2025
2025年12月12 - 13日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会将在深圳举办。西湖大学助理教授修宇亮12月13日将在《世界模型》论坛演讲，带来数字人研究最新成果，其曾破局三维数字人姿态重建难题，还想做“会格斗的数字人”。