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WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
首款推理具身模型，谷歌DeepMind造！自主理解/规划/执行复杂任务，打破一机一训，还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列，由GR 1.5和GR - ER 1.5组成，结合视觉、语言与动作，实现“规划 + 执行”闭环，还提出Motion Transfer机制，能跨机器人迁移技能。
让Skill“有图可依”：openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni，让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill，还介绍了生成及读取方式和适用任务。
用Codex做跨境电商：第二章
本章探讨为何选Codex承载跨境电商工作方法。它将多种功能置于同一工作环境，适合跨境卖家沉淀业务资产。Codex不仅能写代码，还能围绕项目完成读材料、写产出、受控执行等任务。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，首token时延砍半，推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态，导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，建立语义协同机制，优化 KV Cache 管理，提升 Agent 系统运行效率。
10分钟搞定Excel世锦赛难题！首个超越人类Excel Agent，网友：想给它磕一个
Shortcut号称是「第一个超越人类的Excel Agent」，能在约10分钟解决Excel世界锦标赛复杂案例，准确率超80%，还能处理金融建模等任务。但它有格式化懒、多轮对话不佳等局限，目前处早期预览阶段。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
别再问什么工作被AI取代！Karpathy直指本质：你的工作「可验证」吗？
前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出，软件1.0自动化能指定的任务，软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管，关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。