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银河通用WRC首发英伟达Thor，银河太空舱世界首创城市级机器人应用

全球首个城市级常态化运营的人形机器人示范区落地北京。银河通用具身大模型机器人Galbot依托大模型实现精准商品识别与取送，还展示了多场景应用能力。其银河太空舱开启‘十城百店’计划，推动具身智能服务普及。

鹿明机器人成立不到一年就凭借人形机器人LUS破圈。2026年其计划建成超100万小时UMI数据采集产能，预期营收过亿，但CEO喻超更关注通用智能终局，认为人形机器人是终极方案。

最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。

Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。

字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。

银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。

北京时间今天凌晨，英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型，含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face，采用混合 MoE 架构，推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力，相关工具和数据集也已开源。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。

随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。