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亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳！华人学者领衔

亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget，它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系，经实验验证优势明显，背后团队由华人学者领衔。

北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。

论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。

机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。

在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。

空间音频技术成提升沉浸式体验关键，但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频，相关代码和数据集已开源，虽有局限但前景好。

Haven团队提出LatentChem，把化学推理从‘文本表面’挪到‘模型内部’，先在隐空间思考，再在语言空间回答。它拆分‘推理’与‘表达’，性能优异，为AI Scientist奠定基础。

西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。

新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。

Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。