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ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动

宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。

悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。

小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出，AI发展像生物进化，是不断试错过程，开源是核心加速器，没开源行业进化或慢千倍，大公司应“两条腿走路”。

大连理工与快手可灵团队推出MultiShotMaster框架，能在1B左右小参数量级模型实现导演级镜头调度和连贯叙事，支持多图参考、主体运动控制。论文录用至CVPR 2026，代码已开源，还获AAAI CVM Workshop竞赛冠军。

过去一年大模型写代码能力提升，人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失，SwingArena填补空白，将博弈引入评测，设计检索增强流水线，其开源后或成评估AI编程能力新工具。

在量子位MEET2026智能未来大会上，PPIO姚欣表示AI进入自主行动与创造时代，Agent会成未来AI主力，Agent Infra将成新操作系统。PPIO构建AI云能力，还推出Agent沙箱助力厂商落地。

8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。

在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。

现有第一人称视频助手难以自主判断何时介入服务用户。大连理工大学等团队提出Vinci2，含评测基准EgoServe和智能体EgoMemo。它已被ECCV 2026接收，代码和标注均开源。

阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec，从表征学习、训练目标和推理策略层面设计，提升推理能力与稳定性。离线实验表现优，已在 Lazada 部署，带来显著商业收益，成果被 ICDE 2026 接收。