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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。

一条10分钟一镜到底的Demo视频引发关注，视频中宇树和智元的机器人同用一个“大脑”，完成多种任务，如擦窗、收纳等，还展现出跨本体协作等能力。该模型跳出主流具身模型固有框架，或改写具身智能行业认知。

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。

具身智能机器人正火，上纬新材原本做复合材料，被稚晖君联合创办的智元机器人拿下控股权。智元上纬发布两张机器人图，上纬新材股价涨停，后文章被删。目前其机器人业务未量产、无营收，收购过程历时四个月完成。

编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。

复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。

特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。

机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。

自动化 MCP 是模型上下文协议服务器，为AI提供完整 macOS 桌面自动化能力，如控制鼠标、输入指令等。文章介绍了安装、使用工具、架构、安全权限、集成示例等内容。