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具身智能能力狂飙，安全却严重滞后？首个安全可信EAI框架与路线图出炉！
具身人工智能发展迅速，但能力与安全出现“脱钩”。上海人工智能实验室和华东师范大学团队撰写论文，为“安全可信具身智能”建立理论框架与蓝图，提出成熟度模型、分析框架等。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。
AI 编程带来的新变革
作者分享在 Amazon Bedrock 用 AI 智能体写代码的项目经验，指出人与智能体协作使代码产出率大幅提升，但也带来 Bug 增多、CICD 管线阻塞、沟通成本增加等挑战，需重新思考软件开发方式。
专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
地球级AI智能体爆诞！谷歌地球开外挂，一夜为20亿人洪水预警
谷歌结合世界建模经验与Gemini推理能力，升级Earth AI。它是地理空间AI模型和数据集，可自动连接不同地球AI模型。谷歌还推出新成果，如新一代影像与人口基础模型、空间推理智能体，可用于灾害预警等。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。