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顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。
骂战半年、站队失效，具身智能公司集体换了“新剧本”，VLA“自救”成功了吗？
2026年具身智能赛道经历‘技术路线大分流’，VLA遭质疑，‘世界模型’和VA路线兴起。具身智能进入‘落地祛魅’阶段，厂商开始‘路线混搭’，VLA和世界模型都在进化，行业探索新架构，具身智能无完整技术路线图。
对话智源王仲远：具身智能“小组赛”才刚刚开打，机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈，AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列，试图打破具身智能“循环悖论”，做具身智能的“安卓”，还提出大小脑协同策略，认为具身智能“小组赛”未结束。
具身机器人能搞定超市盘点吗？全球七万门店正在给出答案
本文报道汉朔科技联合X-Era Lab（拓元智慧），依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座，结合拓元自研原生世界动作模型VWA，探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地，验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
4·18 北京 Elastic AI Tech Day｜搜索基座模型议程（含 Jina 模型与 Reader）
Jina AI 模型迭代加速，Jina Embeddings 到五代目，Reranker v3获最佳论文。4月18日 Elastic AI Tech Day 将举办，Jina 团队将做系统公开技术分享，涵盖搜索AI等多方面内容。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
阿里 Qwen 又双叒发模型，继基础、编程模型后，最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场，击败Gemini 、R1？
阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，逻辑、通用技能等能力更强，原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型，Qwen API 在 OpenRouter 表现佳，受社区关注。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。