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推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源

DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。

Hugging Face 开源两款人形机器人 HopeJR 和 Reachy Mini，前者全尺寸有 66 个驱动自由度，售价约 3000 美元；后者成本低至 250 美元，可用于测试 AI 应用。虽被指外观不佳，但推动开源机器人生态发展。

大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。

图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙，即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构，提出JEPA架构及AMI概念，还建议别卷模型，应卷架构，如探索具身智能等领域。

这一年AI发展迅猛，从产品到模型都有诸多突破。在此背景下，Founder Park发起调研，寻找在技术、商业与场景融合中率先突破的关键变量，将选出50家创新机构，申报截止5月31日。

介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS，它专为播客场景设计，以超低延迟实现零样本语音合成，预训练大量播客数据，支持长内容连贯生成，还介绍了使用步骤、适用场景等。

英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。

本文以西门子南京工厂人形机器人试工案例切入，剖析西门子不生产机器人，却依托开放生态平台Xcelerator连接上下游伙伴，解决工业机器人进厂落地的各类痛点，推动具身智能落地真实工业场景的业务逻辑。

上海交大与上海AI实验室团队的研究，针对当前具身智能依赖理想化环境与指令假设的痛点，提出REAL框架，统一主动探索、意图消歧与执行为闭环，支持零样本迁移至真机，已开源代码并被ECCV 2026接收。