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TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
魔法原子登陆硅谷，行业首个「自进化具身大脑」发布
美西4月28日，国内具身智能企业魔法原子在硅谷主办全球具身智能创新大会。会上发布全域世界模型Magic - Mix、新一代灵巧手H01、旗舰人形机器人MagicBot X1，直面行业痛点，还披露全球化战略目标。
开源“裸考”真实世界，国产具身智能基座模型拿下全球第二！
国产具身智能基座模型WALL - OSS在RoboChallenge真机评测榜单获全球第二，多个单任务排第一。它是开源模型，开源程度彻底。还介绍其技术突破及团队情况，强调开源对具身智能发展意义重大。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
给机器人打工了一天，我们体验上了AI时代最魔幻的工作。
本文讲述作者公司小伙伴达达体验给具身智能做数据采集工作的经历。具身智能数据获取难，催生数据采集员岗位。达达面试顺利，工作时先觉新奇，后感手腕酸，日薪200 - 250元，凸显AI进步背后普通人的贡献。
Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。
不玩PPT拼实战！中国「具身军团」要在上海动真格了
即将于12月12日举行的「GDPS 2025全球开发者先锋大会」，代表上海具身智能生态全面跃迁。上海为具身智能产业提供场景、算力等支持，企业完成从概念到工业级成熟的蜕变，大赛将进行多赛道「实弹演习」。
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。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
具身数据来了实战派！40天2轮融资数千万，瞄准物理AI基础设施
近日，具身智能数据基础设施公司元点科技完成数千万元融资。其创始人郭江亮认为具身智能竞争进入下半场，本质是数据竞争。元点用MatrixOS构建数据基础设施，业务与生态全面铺开，团队实力强，瞄准2027 - 2029窗口期。