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缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈

现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。

上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain，能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式，有“机器人适配器”，配套VeBrain - 600k数据集，性能测试表现出色。

国外机构调查1047名学生，结果显示约85%学生过去一年用生成式AI处理课程作业，主要用于头脑风暴、答疑与备考。学生希望学校规范AI使用，教师用AI教学学生看法不一，AI重塑大学价值评估体系。

Coinbase CEO Brian Armstrong在播客透露，因部分工程师拒绝使用AI编程助手，他解雇了几人。公司为工程师买了AI工具企业许可证，他强制全员注册使用，认为AI是必选项。Stripe联合创始人对依赖AI代码存疑。

外国小哥面试终面时，因表示工作不优先用AI，5分钟后收到拒信。此经历在网上引发讨论，网友看法不一，有人支招面试别贬低AI，也有人探讨AI在编程中的利弊，还提到AI辅助面试应用。

2026 AMD AI 开发者日上海站，AMD 苏姿丰阐述 AI 愿景及中国战略。她与李开复对话，李开复认为 AI 跨越编程临界点，多智能体架构是突破，AI 转型需 CEO 驱动，未来 DRI 将成企业核心。

LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。

苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。

蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告，其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型，靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。

华人女记者Karen Hao出版《AI帝国》，揭露OpenAI背后隐秘真相。书中提到部分AI行业技术高管因认为世界不久将不复存在而选择不育，还讲述了AI带来的诸多问题，如资源消耗、道德困境等，也指出AI公司拒绝承担现实成本。