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LeRobot v0.4.0 正式发布，带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统；支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真；还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性，上线了机器人学习课程。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼：网友在线手搓ChatGPT
一老哥在《我的世界》上手搓出有500万个参数的ChatGPT，经英语对话训练，能在像素世界小电脑上对话，用红石电路和存储单元搭建，未用指令集，网友还在游戏里开发出诸多东西。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗？
文章聚焦AI & Robotics业内要事，探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」，还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题，完整版通讯含多项解读与要事速递。
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
波士顿动力 | 人形机器人Atlas ，最新研究进展！
世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」，是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上，智能体成主角，AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变，介绍智能体底层逻辑，涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等，还对比先前尝试，探讨智能体能力层次与未来发展。