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为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
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。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
阿里自己上场，用Qwen3做起了SmartResume应用
近期，阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume，Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式，融合OCR与PDF元数据完成文本提取，结合版面检测重建阅读顺序，并通过LLM将内容转换为结构化字段。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。