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智元机器人发布并开源首个机器人动作序列驱动的世界模型

近日，智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，打破具身智能演进制约。

Alibaba开源WebDancer，从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中，它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色，处理复杂信息检索优势显著。

南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。

在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。

前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。

北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。

复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。

VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。