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具身智能迈入下半场，RoboMemArena全面评测机器人记忆系统

香港科技大学（广州）等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena，突破传统局限，构建综合评测体系，配套真机测评。它提供多模态标注，任务长程多样，开源资源易用，PrediMem 在其上表现出色。

KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道，由香港科技大学（广州）和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预，具备自主任务分解等能力，还推出 DataAgent - Bench 测试平台，有丰厚奖励，公布关键时间节点。

过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。

OpenClaw等智能体能力强大但有安全黑洞，南方科技大学和香港科技大学团队推出ClawLess框架，从底层系统调用源头扼杀智能体出格行为，通过形式化验证、物理隔离、动态验证等手段保障安全。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

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。

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。

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。

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。

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。