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WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了

本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。

WorkBuddy升级“资料库”功能，普通用户不用写代码，用自然语言就能生成、编辑和发布HTML页面。用户能做书影音地图、播客可视化网站等，HTML可人机协同编辑，还能实现知识沉淀。

人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。

文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。

AI Agent 在网络信息获取上存在诸多难题，而 Agent Reach 能解决这些问题。它免费开源、安全且持续更新，兼容所有 Agent，支持多平台。安装简单，装好即可用，各渠道还能灵活替换。

字节上线的Seedance 2.0全网刷屏，马斯克怒赞，外国网友催更。它在多模态输入上升级，画面一致性更稳可控，还有一镜到底、完整剧情输出功能，视频长度和音效也能DIY，虽有小bug，但日常创作够用。

在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。

在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。

本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。

现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。