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鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
刚刚，国产AI双冠王！黑马世界模型打破全球纪录，一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜，打通「看懂世界+执行行动」，适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化，具备多本体、多任务、长程执行能力，展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。
6666！NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。
谷歌AlphaEvolve太香了，陶哲轩甚至发了篇论文，启发数学新构造
著名数学家陶哲轩与 Google DeepMind 研究人员发表论文，展示谷歌 AlphaEvolve 作为工具可自主发现新数学构造，该系统结合 LLM 与进化计算，在多领域问题上表现出色，还能与其他 AI 工具结合。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
自建一个 Agent 很难吗？一语道破，万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验，介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容，还提及工具接入、上下文管理等方面，为想自建 Agent 的人提供启发。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
回村拜年、赶集舞狮：一台小机器人的县城奇幻漂流｜甲子光年
2026马年春节，人形机器人迎来高光。‘清华系’加速进化公司将小型人形机器人Booster K1带回乡村，在多样场景测试。该公司走小而美路径，产品性能优、销量好，通过B端、C端策略打开市场。