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EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
2024 年末，Physical Intelligence 的实验室里，一台机器人正在接受叠衣服测试。
真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。
2026世界机器人大会（WRC）开幕当天，北京亦庄的展馆里挤满了人形机器人、工业机械臂和各式各样的灵巧手Demo。
Scaling Law还在，但今天的大模型，已经不能只靠“参数量”来理解Scaling了。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。
本期播客，No Priors 请来了一位在 AI 推理领域被业内称为「教父级」人物的研究者Noam Brown。他是 OpenAI 的研究科学家，也是推动「test-time compute scaling」成为行业主流方向的关键人物之一。从扑克 AI 到前沿大模型的评估方法论，Brown 的研究轨迹几乎与整个行业对「推理」认知的升级同步。
斯坦福最近公开了一门课的录像，叫 CS329A，主题是 Self-Improving AI Agents（自我改进的 AI agent）。两位主讲教授，Aakanksha Chowdhery 和 Azalia Mirhoseini，都有极深的工业背景。Aakanksha 曾是 Google 540B 参数 PaLM 模型的技术负责人，也参与了 Gemini 的研发
之前去了纳米Work的发布会，对技术的探索、对智能体Scaling Law的判断，很有前瞻性。