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机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
具身智能算法哪家强？RoboChallenge见真章！全球首个大规模真机算法评测平台来了
Dexmal原力灵机联合Hugging Face推出RoboChallenge项目，它是全球首个大规模、多任务的真实物理机器人基准评测平台。该平台创新采用‘远程机器人’架构，有30项真实任务基准集等，已验证多种算法表现。
美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。
文章围绕美团面试题，探讨如何设计多轮对话智能客服Agent。指出AI Agent核心是Context Engineering，介绍业内架构，强调给AI不同容忍度、分步骤处理复杂问题，还提及解决体验问题，认为产品要知边界。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
具身机器人能搞定超市盘点吗？全球七万门店正在给出答案
本文报道汉朔科技联合X-Era Lab（拓元智慧），依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座，结合拓元自研原生世界动作模型VWA，探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地，验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统。
MIT黑客松冠军让AI控制了人的手，被全网传成“AI夺舍人体”，我们和当事人聊了聊
2026年3月MIT黑客松上，六个学生用Claude API等拼出Human Operator系统，能通过电刺激让手指按琴键，拿下冠军。项目走红后传播失控，团队成员吴雨潼谈技术、体验及应用前景，称距产品化尚远。