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亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
人形机器人控制新突破！敏捷稳定两不误，一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞｜港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。