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清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
深谋科技重磅发布真正为人类服务的新一代人形机器人核心技术「声波传感 · 意念控制 · 高精视觉 · 类脑智能」
深谋科技将在2025 WAIC展示陆上具身智能人形“美猴王”和空中具身智能巨兽“星汉一号”，并发布新一代人形机器人核心技术，包括传感、脑机交互等系统，构建具身智能全域系统闭环。
「一只手有几根手指」，你的GPT-5答对了吗？
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5答错‘一只手有几根手指’问题，指出语言难满足视觉与机器人领域需求，需VLM和VLA模型。编辑部测试发现顶尖大模型面对常识问题也会‘翻车’，还探讨了应对方法。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。