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社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
世界模型的新用途：不做选手，去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”，而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋，做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型，还能做机器人训练的“场地”。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
刚刚，智元提出SOP，让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架，可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式，整合在线、分布式和多任务机制，构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
没了遥控器，还被扔进荒野，具身智能该「断奶」了
在第五届ATEC科技精英赛上，人形机器人在户外场景状况百出，如摔倒、罢工等。专家认为过去高估其通用能力，五年内走进家庭承担家务较难。具身智能面临感知、决策、硬件等难题，但也有队伍取得成果。
专访酷哇杨学：世界模型的下半场，是把一次成功变成长期服务｜甲子光年
在2026世界人工智能大会上，具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家，共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用，解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。