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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。
机器人集体到香港户外极限挑战，狗比人强
第五届ATEC2025线下挑战赛收官，机器人户外自主闯关。赛队奇招破局，浙大Wongtsai夺冠。比赛暴露实验室难见问题，如四足胜人形、感知受室外干扰等，为测评体系提供新思路。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。
1.3万人收藏的 OpenHarness！港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容性拉满！
近期，香港大学数据科学学院团队开源项目 OpenHarness，它是 Agent 基础设施，有 Agent Loop、工具箱等亮点，功能特性丰富，支持多种大模型提供商，还提供多种安装和配置方式。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
首篇WebAgents综述：大模型赋能AI Agent，实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐，香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结WebAgents代表性方法，梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务，其发展预示人机关系新纪元。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗？全新AIA损失：No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。
在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。