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我为马斯克扮演机器人！擎天柱背后竟是最贵「演员团」
外媒揭秘特斯拉擎天柱靠人工数据训练。在实验室，员工重复日常动作，由摄像机记录。工作体力消耗大，要求严格，团队曾超百人，还裁掉部分人员。虽马斯克看好，但实际仍在靠人力蹒跚学步。
14000人原地被裁！亚马逊今日：打工人水深，AI机器人火热
10月28日，亚马逊约1.4万名员工收到裁员通知，占全职员工4%，超80%来自零售业务。公司业绩不错仍裁员，是为用AI增效、资源重组，还押注具身智能，或取代超50万蓝领岗位。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
这个情人节，AI深吻Math！国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。
别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战，提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进，还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向，团队来自蚂蚁集团AI force。
从 IROS 2025谈起，智能机器人何时迎来「GPT式爆发」？ | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等，还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
机器人界的「Imagenet 时刻」，李飞飞团队官宣全球顶级具身智能挑战赛
李飞飞团队与斯坦福AI实验室官宣首届BEHAVIOR挑战赛将登陆NeurIPS 2025。这是具身智能“超级benchmark”，涵盖1000个日常任务，以50个长时段任务为核心赛题，还是全面的具身智能研究资源。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
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。