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智元办机器人挑战赛：清华&上海AILab夺冠，华南理工“单人成团”拿亚军
由智元机器人联合OpenDriveLab举办的AGIBOT World Challenge线下决赛在杭州IROS落幕。全球11支顶尖队伍在六大真实物理任务中角逐，清华联合上海AILab团队夺冠，华南理工、港大团队分获二、三名。智元还展示了产品线，精灵 - G2首次公开亮相。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
全球唯二、国内首个，阿里万相2.6杀疯！Sora 2瞬间不香了
阿里万相2.6系列模型上线，成为业界功能最丰富的视频模型，是全球唯二、国内首个具备角色扮演功能的模型。其音画一体，能生成15s长视频，指令遵循能力强。还可将提示词转换为多分镜脚本，团队公开了提示词公式。
深度解读 DeepSeek V4.1 Flash 全新架构，如何成为显存杀手
本文深度解读DeepSeek最新发布的V4.1 Flash大模型，详解其全新CED架构与第二代压缩稀疏注意力CSA2，揭秘其通过架构创新大幅压缩KV缓存、降低显存算力成本，在长上下文Agent场景实现性能反超的细节。
500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
卷进“芯片的窄门”
文章指出国内EDA领域目前实力弱，企业多为“点工具公司”，与美国差距大。但作者对国产EDA乐观，基于中国市场增长快、海外巨头有断供风险、国内竞争未到最激烈时。还分析海外崛起模式及中国困境，提出“特色化整合”路线。
密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
机械手真正「活」了，银河通用&清华推出DexNDM，用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。