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ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
60000小时炼出新开源VLA！20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0，用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型，融合LingBot-Depth提升空间理解，还学会预测未来，在GM - 100评测表现佳。
我写 nano banana pro 提示词时的原则和策略
作者分享写 nano banana pro 提示词的原则与策略，原则是做成模板、结合模型能力；策略是先跑通原型再抽象成模板；不过度精简提示词，还介绍用 GPT-5.1 等工具辅助。
20种机器人本体通吃！蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注，蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0，支持 20 种机器人构型，多方面能力提升，开源模型权重等，从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
π0.7发布，VLA押出了机器人的GPT-3时刻
今天凌晨，Physical Intelligence发布VLA模型π0.7，首次在机器人领域证明组合泛化。它用多样化prompt处理多样数据，涌现多种能力，还证明数据过滤可能是伪问题，架构基于前作，推动VLA回归。