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独家丨卧安机器人，拿下家庭具身智能最大订单
AI科技评论独家消息，“AI具身家庭机器人第一股”卧安机器人中标深圳项目，金额4495.32万元。项目建“具身智能数据全链条服务中心”，卧安将提供核心设备，预计年内交付。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA，支持音视频 Token 跨模态交互，引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示，它用约 190 万条数据就达先进水平。
Fluss 湖流一体：Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构，但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案，解析技术架构与原理，介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
阿里王牌Agent横扫SOTA，全栈开源力压OpenAI！博士级难题一键搞定
阿里昨晚开源通义DeepResearch，在多项权威基准上表现出色，超越OpenAI、DeepSeek。模型、框架、方案全开源，开发者可在相关平台下载。它告别一问一答模式，像研究员一样工作，还构建了独特数据体系。
如何用 AI 做营销：问题不是如何提效，而是底层打法变了
Olivia Borsje 认为 AI 重构营销行业，从工作边界、内容产出和策略方面带来变化。她总结的「AI Playbook」梳理营销 10 个核心问题，对比传统与新做法，还给出各环节实用建议。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
刚刚，OpenAI 再次开源！安全分类模型 gpt-oss-safeguard 准确率超越 GPT-5
OpenAI 开源安全分类推理模型 gpt-oss-safeguard，有 120b 和 20b 参数量版本，采用 Apache 2.0 许可证。它能直接理解策略文档分类内容，推理能力超 GPT - 5，性价比高，虽有局限但仍是开发者利器。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。