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机器人浓度最高的一届春晚后，具身智能离走进千家万户还有多远？
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题，但发展乐观。工业场景对通用性需求不大，Agent 架构或成关键，数据和物理交互等方面也有挑战。
打破数据质量鸿沟！清华腾讯Bee项目发布1500万高质量数据集，刷新MLLM全栈开源SOTA
全开源多模态大模型性能被闭源和半开源模型“卡脖子”，根源在于数据质量。清华与腾讯混元团队推出Bee项目，有三大核心贡献，产出的Bee - 8B模型表现领先，证明保证数据质量比堆量更有效。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
专治智能体盲跑！微软发布AI Agent 5大可观测性，打通任督二脉
今天凌晨微软官网发布AI Agent 5大可观测性最佳实践，解决智能体盲跑等难题。介绍了智能体可观测性概念和好处，展示5个应用案例，还阐述5大实践，如选模型、持续评估、集成CI/CD等。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
最强开源机器人大脑！蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。
告别海量标注！浙大团队提出GUI-RCPO，让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。