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在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
MCP已死，CLI当立！OpenClaw压根没想用它，硅谷大厂正在集体弃用。
近期Perplexity宣布弃用MCP，转而用API和CLI。MCP存在浪费Agent资源、启动易失败、权限管理差等问题。而CLI可组合、可调试、认证现成，MCP成多余中间层。
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。
用MoE打造DNA基础模型更强范式！人大实现seq2func全新突破
中国人民大学团队提出SPACE模型，通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器，革新架构，提升了DNA基础模型性能与泛化能力，在多项测试中表现优于主流模型。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
用雨伞「钓」无人机？首个针对自主目标跟踪闭环系统的物理攻击
加州大学尔湾分校研究人员用特制雨伞干扰无人机视觉系统，实现FlyTrap攻击，让无人机误判目标远去而失控俯冲。此攻击无需信号干扰，成功率超60%，有强泛化能力，揭示了AI感知系统安全隐患。
Skill开发黄金法则！谷歌放出5种智能体Skill设计模式
谷歌工程师研究Skill开发生态，浓缩出5条黄金法则与5种设计模式，包括工具封装器、生成器等，每种模式附可运行ADK代码，还能组合使用，助开发者构建更智能的Agent。
开源1万小时具身智能数据，这家公司是为了什么？
为加速具身智能发展，开源数据成行业选择。1 月 6 日，简智机器人开放超 1 万小时、近百万 clips 的“10Kh RealOmni - Open DataSet”，规模大、质量高、泛化强，还介绍了其数据生产链条。