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LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？
当前智能体范式转变，AI Memory 成核心基石，分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议，其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界，不过 LLM Memory 仍面临挑战。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
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。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
让AI像人类画家一样边画边想，港中文&美团让模型「走一步看一步」
在文生图和视频生成领域，现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式，将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环，经实验验证有效，有望拓展到更多领域。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
具身导航：感知推理是上帝，还是执行控制是命门？| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越，当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题，邀请两位专家拆解底层逻辑，还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。