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何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
对话智源王仲远：机器人的大小脑可能会“合体”，但不是今天
今年智源大会上，智源研究院推出“悟界”系列大模型，如Emu3、Brainμ、RoboOS2.0、RoboBrain2.0和OpenComplex2。智源研究院长王仲远称大模型技术未到尽头，介绍了模型特点及发展趋势，如机器人大小脑融合需时间。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
诺基亚坟墓里，埋着半套战胜美国的密码本
文章回顾诺基亚兴衰史，从濒临破产到成为全球手机霸主，后被苹果等超越。其崛起得益于市场机制、人才红利等；失败因利益分配失衡致盟友倒戈。这对中美科技竞争有启示，重塑利益格局很关键。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
π0引用的中国团队，又出手了：世界仿真器新作发布
Current Robotics团队发布交互式世界仿真器CurrentWorld - 0，创始人祝毅晨履历亮眼。该仿真器能跨本体、多视角、力 - 触觉预测，可用于评测机器人，还能让人类接管以探索不同动作结果。
Seedance 2.5 抽卡老废片？专业团队的 4 层控制法
Seedance 2.5上线后，单条画质好但成片易散架，废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架，还给出30秒短剧分镜示例，助你定位问题、提高抽卡效率。
OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链，竟然能被轻松提取？
围绕大模型蒸馏争议已久，此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法，可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理，还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题，不过未为蒸馏指控提供决定性证据。