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十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资

文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。

美团举办2025机器人研究院学术年会，众多大咖出席并发表演讲。毛一年展示美团机器人进展，李一帆称机器人是中国好机会，王潜提出具身智能是基础模型。年会还探讨了机器人第一性原理、软硬件关系等话题。

2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。

本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争，刘家铭分享交付背后的技术问题，也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系，VLA 和世界模型可共存。

过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。

2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。

大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。

新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。

近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。

文章围绕Vibe Coder之死展开，讲述机器人因Vibe Coding失控视频走红，引发对机器人安全热议，探讨其危害、发生可能性、防范措施等，指出当前AI发展枉顾安全，还提及人们对AI+机器人未来的多种看法。