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人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题

银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。

清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。

GitHub上的开源项目claude - skills迅速走红，斩获2.1K Star。它是全能技能注入包，内置66种专业技能，覆盖12个领域，有300多份深度参考文档，具备上下文感知能力，还整合9套工作流，安装方式多样。

Seedance 2.0是字节自研视频生成模型，已接入豆包App、电脑端和网页版。支持文生视频、图生视频、分身视频等，动作自然、镜头连贯，生成质量高，还解决了创作者出镜难题，操作也简单。

当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台，2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。

蚂蚁旗下灵波科技凌晨开源世界模型LingBot-World，可对标Google Genie 3。它能实时交互生成世界，与视频生成模型不同。有三个版本，具备长时记忆稳定、风格泛化性强、动作代理出色等特点。

文章深度解读6G，介绍其定义、与5G差异、网络指标、发展进展等。指出6G是新一代移动通信标准，速率更快，有革命性跃迁，预计2029年发布首个商用标准版本，2030年左右商用。

深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。

文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。

华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。