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又一华为天才少年入局具身创业！用视频生成数据训家用机器人，首个模型登顶具身基模榜单

又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年，专注ToC家用具身智能机器人，用视频生成数据训练模型，其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单，团队人才密度高。

本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。

大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。

今日凌晨，OpenAI 推出 ChatGPT Agent 新功能，能让 AI 助手完成多步骤任务。虽官方称其性能先进，但实际效果有局限。海外用户将其与中国团队产品对比，发现中国 24 人初创团队产品成本、质量更优。

3D角色动画创作面临成本高、数据稀缺等问题。腾讯混元团队研发的混元Motion 1.0动作生成基础模型于2025年12月30日开源，通过全链路算法创新，为3D角色动画生成确立新技术范式。

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。

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。

中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。

在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。