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MIT给微型机器人做了颗芯片，功耗仅6毫瓦，能实时3D建图

麻省理工学院研究团队开发出名为 Gleanmer 的微型芯片，功耗仅 6 毫瓦，能实时生成三维占据地图。它解决了机器人导航核心问题，通过多项优化提升性能，或让小设备拥有空间理解能力。

研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。

在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上，高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论，探讨研究进展、挑战与机遇，还谈及创业和数据获取等问题。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

具身智能“大脑”成AI竞争焦点，“世界模型”或是通往“类人智能”的解法。商汤科技王晓刚认为世界模型将加快AI从数字空间进入物理世界，其推出的“悟能”具身智能平台想做这个桥梁，还谈到具身智能发展面临的问题与挑战。

上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的工具VideoRoPE++。它确定了将RoPE应用于视频的关键特性，构建评测基准V - RULER，提出外推方案YaRN - V，在多任务中优于先前RoPE变体。

文章聚焦MCP协议，介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议，能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理，手把手教从0到1实现MCP Server，助读者理解背后技术。

过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。

上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。

作者在All in AI后运营AI Reading Hub公众号，有每日文章和语出惊人两个板块。体验notebooklm后，用扣子空间制作小宇宙播客《语出惊人》，借AI探讨年轻人关注问题，后续会持续更新。