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「一脑多形」圆桌：世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展？｜GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上，高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论，探讨研究进展、挑战与机遇，还谈及创业和数据获取等问题。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准，即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象，还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件，同时提及该框架有局限性。
全球首个「导航大脑」上线！一句话让机器人自己找路回家
银河通用联合多所大学发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自主导航。它全场景、多任务、跨本体，重新定义导航逻辑，有技术创新和庞大训练数据，还衍生应用模型推动具身智能商业落地。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型，硬刚OpenAI
彭博消息，DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化，计划Q4推出。此前该司模型表现佳，技术已在多领域落地，但构建AI Agent仍有挑战。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
智谱AutoGLM上线：给每个手机都装上通用Agent，AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM，这是全球首个手机通用Agent，能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大，在多方面表现优异，与其他AI助手相比优势明显，还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice，正推动大模型落地AI手机。