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Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型

美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。

文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。

随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。

研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。

Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。

AI教父Geoffrey Hinton接受FT采访表达四个观点：AI在现行资本主义体系会加剧贫富分化；对人类有短期和长期生存威胁；提出“母婴模型”控制AI；呼吁摒弃盲目乐观，严肃对待AI风险。

OpenClaw是一款开源AI智能体，能接管电脑完成多种任务，但安装复杂。这催生“代装AI”生意，有人数日赚26万，腾讯免费安装引千人排队。不过，其部分实例存安全风险，官方提醒防范。

MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。

OpenAI将Codex升级为「超级控制平面」，可控制所有安装该应用的桌面设备，将其连成Codex网络。它有远程控制、多机上下文共享等功能，还能在锁屏时工作，但存在安全隐患。

香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。