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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
英伟达通用机器人芯片来了：AI算力提升7.5倍，宇树、银河通用已搭载
本周一，英伟达发布新一代机器人专用芯片Jetson Thor，算力是上一代7.5倍，能效3.5倍，内存容量翻倍。适配新算法，支持多种模型，已受大量厂商重视，相关产品已发售或开放预订。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快，但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型，构建Talking - NSQ数据集，还提出TLPO优化框架，提升多维度表现，实验超现有SOTA方法。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题，结合数据驱动与同化方法，构建全流程框架，提出数据同化与模型修正方法，设计集成框架，实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
闹玩呢！首届大模型对抗赛，DeepSeek、Kimi第一轮被淘汰了
谷歌发起首届大模型国际象棋对抗赛，为期三天。参赛模型众多，首轮中 Gemini 2.5 Pro、o4 - mini、Grok 4 和 o3 以 4 - 0 战绩晋级半决赛，DeepSeek、Kimi 首轮被淘汰，目前 Grok 4 是夺冠热门。
构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。