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刚刚，小扎成立「超级智能实验室」！11人豪华阵容曝光，华人占多半
小扎官宣Meta「超级智能实验室」（MSL）成立，合并内部三大AI团队，28岁Alexandr Wang任首席AI官，公布11人豪华团队名单，团队多来自谷歌、OpenAI等大厂，目标开发超级智能。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
孙正义的物理AI帝国：机器人产业的每一层，他都想吃下
2026 年 1 月 14 日，软银领投机器人软件公司 SkildAI 的 14 亿美元 C 轮融资。过去 18 个月，软银在物理 AI 产业栈各层签约，包括基础模型、工业机械臂等。孙正义称软银下一个前沿是物理 AI，正将产业各环节纳入麾下。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
对话Memories.ai沈俊潇：用视觉记忆驱动物理AI自进化
DeepTech专访前Meta研究员、Memories.ai创始人沈俊潇，介绍公司聚焦视觉记忆领域，以视觉记忆驱动物理AI自进化，解决物理AI数据标注痛点，已获融资并与高通、英伟达合作，形成清晰的商业数据飞轮。
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
Agent 2.0时代来了，首批「工业级智能体」正在核心位置上岗
近日科技圈感叹AI工具提升效率，谷歌工程师分享使用智能体经历。1月7日阿里云百炼全面升级，开启智能体‘工业化流水线’时代，解决技术落地问题，发布企业版，推动人机协同时代到来。
在失败中进化？UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文，剖析LLM智能体失败机制，提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型，构建错误分析体系、数据集，实验显示该框架效果显著，为AI可靠性提供方案。