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在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错

香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。

香港大学数据智能实验室开源“纳米级 Clawdbot”Nanobot，代码仅 4000 行，复刻 OpenClaw 核心功能，瘦身 99%。它具备成熟智能体能力闭环，学习成本低，自带四个实用模板，支持一键安装。

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。

当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’，香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程，分两阶段创作电影，能生成高质量作品，但高级后期制作技术未纳入。

香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。

香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。

多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。

随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。

香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述，首次构建统一框架，划分记忆类型，提出六种操作，探讨关键主题，还对比人类与AI记忆，指明未来AI记忆系统需突破瓶颈，迈向认知跃迁。

香港中文大学10页论文提出新算法RXTX，用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术，能源可节省5%-10%，时间节省5%，对多领域有深远影响。