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上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness，近期被LangChain CEO、联合创始人Harrison Chase转发，也被前OpenAI副总裁Lilian Weng收进自进化Agent相关博客。它盯上的不是换模型，而是Agent外层那套Harness。
7 月 16 日，伯克利博士后 Haven Feng 的一条推文火了。原因无他，结果很震撼：在 ARC-AGI-3 Public 集上，一套名为 [schema] 的智能体框架，与 Claude Opus 4.8、Fable 5 组合后达到 98.98% 的 RHAE；换成 GPT-5.6 Sol 组合，分数也有 95.35%。
阿里巴巴达摩院的最新工作RynnWorld-Teleop对此给出的方案是：用生成式世界模型替代真实机器人。操作员的手势驱动一个实时视频生成器，由“数字世界中的机器人”完成全部视觉演示，同时自动获得关节级的动作标签。该方案被称为数字遥操作（Digital Teleoperation）。
最近，来自 Google、哥本哈根大学、牛津大学等机构的研究者提出了 VGGRPO（Visual Geometry GRPO，收录于 ECCV 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在不牺牲预训练模型泛化能力的前提下，高效地提升视频生成的几何一致性，并使其适用于动态场景。其核心思路是，在隐空间（latent space）中利用 4D 几何奖励，进行几何感知的视频后训练。
最近，一篇名为 FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining 的工作引起了不少关注。换句话说，FreeStyle 研究的是 style-content dual-reference generation，也就是「内容 - 风格双参考生成」。
曾推出 RoboTwin 系列基准的团队发布了 RoboDojo，一套统一覆盖仿真与真实机器人操作的具身智能评测体系。它包含 42 个仿真任务、18 个真实机器人任务，并将 30 个代表性机器人策略放到同一套标准下比较。
数亿美金，竟输给了一台相机？
终于，现学现用的风也是吹到了具身智能。
近两年，视频生成模型在具身智能领域受到持续关注。从 UniPi、SuSIE 到各类 action-conditioned video generation 变体，其核心思路一致：先由模型生成一段未来视频，再从中提取动作信号供机器人执行。
机器人，也开始拥有“触觉想象力”了。
PhyMAGIC通过让物体动起来，从视频中提取物理证据，帮助准确推断材料属性。它结合图生视频与视觉语言模型，生成针对性运动探针，并不断修正物理参数，最终构建出可微分的3D动态模型，实现更符合现实的视频生成。
随着 DeepSeek 发布 DSpark，动态 MTP（多 Token 预测）成为了对抗高并发、提升 GPU 利用率的绝对焦点。然而，DSpark 高度绑定特定模型且需要额外训练。
困扰统计学界整整20年的核心悬案，被AI击碎了。
全双工语音对话是人类最自然的交流方式，是语音对话研究的梦想。相比文本输入，语音天然更接近人的交流方式，但现有语音对话常常停留在 “一问一答、听完再说” 的轮次式交互范式。
昨天那篇文章，我说了一下我现在用Agent的日常。
大家好，我是瓦力，具身算法研究员。 我有个习惯，隔三差五都会去 PI 的官网刷一下，看他有没有新东西。最近这三个月，官网主页是一动没动，停在四月的 π0.7。
7 月 15 日，腾讯 Robotics X 实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型 —— 具身 VLM 基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0 以及 具身世界认知基座模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0，不仅让具身大脑能够 “看” 懂现实世界，还学会同时推理和想象。
近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
昨天刚完成2亿美元Pre-IPO轮融资，逐际动力没有急着讲资本故事，而是立马甩出一段全尺寸人形机器人Oli全自主做家务的视频：
我们先来看两个画面。
大家好，我是袋鼠帝 几天前我尝试做了一个相对粗糙的视频，是关于我开源的仓颉Skill的 没想到居然爆火了！（全网将近50万播放）。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。
WorldArena 1.0 的核心意义，在于将世界模型评测从 “好不好看” 推进到 “是否真的有用”。它不再只关注视频观感，而是把物理一致性、可控性、3D 准确性和具身任务功能性纳入统一评测框架，使许多看似流畅的生成结果第一次在机器人具身任务中接受检验。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
最近我在给 Codex 折腾一只自己的桌宠。
扩散语言模型（DLM）正逐渐成为自回归（Autoregressive, AR）语言模型之外一种新兴的建模范式。
80年前，阿根廷作家博尔赫斯写过一个寓言，叫《博闻强记的富内斯》。博尔赫斯笔下的富内斯，拥有过目不忘、堪称完美的记忆，却无法思考，因为思考依赖于遗忘和抽象。
这年头，提示词工程也能发ICML了？？？
过去两年，人形机器人赛道的竞争焦点，正从整机硬件进一步延伸到模型能力。