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机器人长出800个心眼？阿里达摩院开源具身新大脑，硅谷又坐不住了

2026年具身智能竞争激烈，阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构，在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等，且全系列模型、评测基准和代码均开源。

OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。

随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。

iPhone 17 Pro竟能跑8B大模型，如Qwen3 - 8B，推理较流畅。作者换机一是因eSIM，二为拍视频。其认为AI普及需端侧落地，此机芯片性能是好信号，盼出优质iOS客户端。

传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。

Skild AI推出Skild Brain机器人大脑，它在虚拟环境训练相当于一千年时间成型。此模型没在对应机器人训练，控制能力是涌现的，能应对肢体断裂、马达卡住等情况，还可完成精细动作。

长期以来，机器人系统多依赖专有模型，场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场，它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景，回应了通用泛化命题。

Kimi K2 Thinking发布并开源，主打“模型即Agent”，能边思考边用工具，连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型，代码权重遵循MIT协议，可在官网和应用实测。

10月20日，美团在IROS大会期间举办学术年会，多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见，还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。

Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。