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离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
人形机器人放无人机，还能上天入海！有点过于赛博了吧
中国电信TeleAI团队推出具身智能组合，包括首款自研人形机器人TeleBot - M和全自研空海跨域具身智能体TeleAqua - Bee。其智传网（AI Flow）解决具身智能协同与传输问题，适用于抢险救援等危险场景。
英伟达把8个AI和8台机器人关在一起，它们学会了自己做实验
英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目，8个AI与8台机器人组成科研团队，能自主做实验。研究测试三种coding agent，Codex表现最佳。系统分两阶段，虽有局限但有新发现。
OpenAI总裁透露GPT-5改了推理范式，AGI实现要靠现实反馈
OpenAI总裁Greg Brockman在访谈中透露AGI之路，包括技术上转向强化学习推理范式，资源上持续投入计算资源，落地时封装成Agent。还提到GPT - 5改变推理范式，强调计算对AGI的重要性及模型落地等内容。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果，揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法，还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
vLLM Ascend超越MindIE？ 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战，华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异，得出两者在不同场景各有优势的结论。
打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。
优必选「拆墙」：具身智能行业等了三年的「安卓时刻」来了吗？
4月23日，优必选在FAIR plus 2026机器人全产业链接会期间发布开发者专属社区「Thinker Cosmos」。该平台能连接场景需求与开发者，解决行业痛点，以分层服务构建生态，还提及聚焦家庭场景刚需点。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。