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AlphaGo作者领衔，8个机械臂协同干活0碰撞，DeepMind新作登Science子刊

DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习，可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习，解决多机器人协作复杂问题，实验表现出色。

UC伯克利教授Sergey Levine预言，2030年前机器人将进入真实世界，接手厨房、客厅等场景，甚至工厂、仓储和数据中心建设。其基于Robot Foundation Models等进展，认为‘自我进化飞轮’启动后不会停下，还会带来经济冲击。

马斯克Neuralink发布会亮点多，全球已有七人植入设备，可通过脑机接口玩游戏、控制机械臂。马斯克公布三年路线图，2026年治失明，2028年人类与AI集成。第二代手术机器人提速，自研植入物创新数据传输模式。

多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。

文章指出文化差异成AI翻译难题，通用大模型数据不平衡，存在“算法霸权”。如处理低资源语言，AI易产生幻觉，还因无肉身难理解基于生理体验的隐喻，人机协作才是翻译未来。

多模态模型推动人工智能向现实渗透，多模态智能硬件形态更多样。不同阵营玩家在这一热门赛道竞争，AI手机、机器人、智能眼镜等受关注，近半年还有新型精细形态智能硬件涌现。

Claude Code 创造者 Boris Cherny 提出“极简主义哲学”，认为最好的 AI 工具应是简单、通用、无偏见的“乐高积木”，把控制权还给用户。还回顾编程发展，介绍开发体验进化及 Claude Code 工作流。

进入2026年下半年，业内形成共识：具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite，提出“产业具身”理念，助力具身智能落地。

主流‘预训练 - 后适配’范式有局限，原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航，在 RoboChallenge 测试领先，还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。

VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。