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具身智能的第四阶段：「造系统」？
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。
智源悟界·RoboBrain Orca：多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间"，可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型，成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0，是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强，适配主流编程工具，架构设计原创，还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力，训推成本更低。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。
科学家发现大脑中的“旋转风暴”，其结构竟类似Transformer注意力机制
2026年6月18日，叶智文团队关于大脑旋转波的研究成果发表于《科学》。他们借助先进设备发现小鼠脑中旋转波，总结特征、验证其与全脑及行为关联，还指出其类似Transformer注意力机制，未来将继续深入研究。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。