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从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述

具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。

Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。

DeepSeek首个多模态视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp上线DeepSeek API平台。文本能力与V4-Flash持平，多模态Agent能力逼近Opus-4.8，分析1000张图成本不到20美分，还上线免费Files API。

在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。

2月4日，上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升，架构创新，协同通用与科学能力，还构建‘算力 - 算法’基座，高质量开源赋能生态。

在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。

清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。

Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼，消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash，价格低、能力强，经多场景测试，多模态理解等维度达顶尖水平。

Anthropic发布Claude Opus 4.7，编码和视觉能力提升，但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现，如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。

文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。