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RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能

普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。

文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。

Meta开源通用神经输入系统，用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号，将其转成数字命令，系统表现优秀，为“隐形”人机交互奠基。

京东跨界推出业界首个开源高完成度轻量化通用智能体产品JoyAgent - JDGenie。它开箱即用、轻量可自部署，内置多种子智能体与工具，还给出二次开发示例，有多层次多模式思维等创新点。

全球首个城市级常态化运营的人形机器人示范区落地北京。银河通用具身大模型机器人Galbot依托大模型实现精准商品识别与取送，还展示了多场景应用能力。其银河太空舱开启‘十城百店’计划，推动具身智能服务普及。

鹿明机器人成立不到一年就凭借人形机器人LUS破圈。2026年其计划建成超100万小时UMI数据采集产能，预期营收过亿，但CEO喻超更关注通用智能终局，认为人形机器人是终极方案。

银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。

随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。

现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。