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真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
机器人顶会RSS 2025奖项公布！大牛Pieter Abbeel领衔研究获杰出Demo奖
机器人顶会 RSS 2025 于 6 月 21 - 25 日在美国洛杉矶举行，公布多个奖项。如杰出 Demo 奖论文提出 MuJoCo Playground 开源机器人学习框架，简化全流程，可分钟级训练策略。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
腾讯开源三大具身基座模型，首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间，腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差，后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层，配合具身智能体和框架构成完整矩阵，还解决语言信息不足等问题，并在工业和养老场景测试。
具身智能机器人年度总结，来自英伟达机器人主管
英伟达机器人主管Jim Fan在2025年末判断机器人领域仍处蛮荒时代。他指出该领域缺乏统一评测体系，硬件进展快但可靠性不足限制软件迭代，VLM→VLA技术范式有问题，还分享了数据、模型等方面情况。
Svelte 团队成员开源新框架 Ripple，又一个想“改写前端”的框架？
Ripple是全新开源前端框架，由Svelte核心维护者打造，融合多框架理念，采用TS优先设计，有细粒度响应式机制等，目标是带来更简单开发体验，团队还探索集成AI能力，目前处于早期阶段。
智能体框架的选择：一文读懂9个主流AI智能体框架
文章深入探索截至2025年11月的9个主流AI智能体框架，阐述成熟AI框架核心要素，分析各框架优劣势、适用场景，助读者选适合团队和业务的框架。