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Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代，多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory，用Vibe Graphing编排多智能体系统，融合多种开发方式，有全栈可视化等优势，还给出实用案例和开源代码。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
AI开始学会合作？！实测4大多Agent体=10个打工人
Agent热潮进入多智能体时代，多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现，总结各产品亮点与不足，指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示，DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架，仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据，缓解数据稀缺问题，已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。
Karpathy自称患上AI精神病！能力没有上限，一切都是Skill问题
Karpathy在播客中称自己患AI精神病，日常工作多依赖智能体。他认为智能体能力无上限，瓶颈在使用者技能。还探讨软件变革、自动化研究、模型分化等，对就业、开源等也给出看法。
Cursor押注云端Agent！CEO 放话：审核AI代码是开发者最核心竞争力
Cursor CEO 称 AI 编程进入第三时代，智能体可少人工介入完成复杂任务，开发者角色转变。Cursor 团队超三分之一 PR 由云端智能体生成，不过这引发了开发者对代码审查、工作流、安全等问题的讨论。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。