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视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
Dexmal原力灵机开源Dexbotic，基于PyTorch的一站式VLA代码库
Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型（VLA）代码库Dexbotic，面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件，有五大特征，还推出开源硬件，未来将持续投入生态建设。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑：看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain，能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式，有“机器人适配器”，配套VeBrain - 600k数据集，性能测试表现出色。
全球首个世界统一模型发布，机器人家庭成员来了！
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B，它打通视觉、听觉等模块，让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力，通过真实家庭数据形成数据飞轮，助力其融入家庭。
藏在机器人指尖的AI底座：一家触觉公司的野心｜甲子光年
本文指出机器人产业正补触觉这一课，2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例，剖析其全栈布局，探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
对话 IDEA 张磊：「不以动作为输入条件，就不叫世界模型」
本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然，他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战，大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用，定义其应具备动作依赖等内容。
苹果传统强项再发力，视觉领域三种模态终于统一
苹果在大模型领域常受挫，但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN，这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器，兼顾重建质量与语义理解，成果朝通用视觉表征迈进一步。
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导！北大清华提出WaveFormer，首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer，首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程，实现频率 - 时间解耦，在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。