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20亿砸向00后创业机器人公司！估值一年暴涨7倍，国家级资本重仓
近日，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资，资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补，突围逻辑是All in人类原生数据，自研采集方案，走“模型驱动数据”路径，定位“大脑驱动公司”。
这波AI淘金热里，卖“铲子”的公司正闷声发财，“征服"了几十家国内外巨头！
光轮智能联合创始人杨海波表示，AI发展让合成数据需求增大。该公司为具身智能行业提供3D合成数据，服务众多头部企业。其优势在于技术视野与路径独特，强调物理交互、人类示范等。还谈及创业要点与AI赛道变化。
对话罗剑岚：机器人必须在真实世界中持续变强
DeepTech对话智元机器人首席科学家罗剑岚，围绕其团队发布的机器人世界模型τ0 - WM展开。罗剑岚认为机器人不能只在静态数据集上模仿，要能预测动作后果，还探讨了数据作用、工作关系及开源意义等。
清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。