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我为马斯克扮演机器人！擎天柱背后竟是最贵「演员团」
外媒揭秘特斯拉擎天柱靠人工数据训练。在实验室，员工重复日常动作，由摄像机记录。工作体力消耗大，要求严格，团队曾超百人，还裁掉部分人员。虽马斯克看好，但实际仍在靠人力蹒跚学步。
14000人原地被裁！亚马逊今日：打工人水深，AI机器人火热
10月28日，亚马逊约1.4万名员工收到裁员通知，占全职员工4%，超80%来自零售业务。公司业绩不错仍裁员，是为用AI增效、资源重组，还押注具身智能，或取代超50万蓝领岗位。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
别学歪了，从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件，介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”，阐述其作用，如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书，揭示harness工程核心原则。
中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
在中国 AI 生态圈摸底了两周，我学到了什么【译】
作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后，看法变得复杂。他看好中国硬件，但对软件更悲观；指出中国创始人特质与西方不同，本土 VC 加剧此现象；还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。
别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战，提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进，还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向，团队来自蚂蚁集团AI force。
从 IROS 2025谈起，智能机器人何时迎来「GPT式爆发」？ | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等，还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
机器人界的「Imagenet 时刻」，李飞飞团队官宣全球顶级具身智能挑战赛
李飞飞团队与斯坦福AI实验室官宣首届BEHAVIOR挑战赛将登陆NeurIPS 2025。这是具身智能“超级benchmark”，涵盖1000个日常任务，以50个长时段任务为核心赛题，还是全面的具身智能研究资源。