随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
这一瓶颈如今被打破。小米正式开源首个原生端到端语音模型——Xiaomi-MiMo-Audio，它基于创新预训练架构和上亿小时训练数据，首次在语音领域实现基于 ICL 的少样本泛化，并在预训练观察到明显的“涌现”行为。
9 月 11 日下午，机器之心联合张江具身智能机器人有限公司共同出品的 2025 Inclusion・外滩大会 「具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」见解论坛在上海隆重举办。在这场围绕具身智能展开的盛会上，多位来自学界和业界的代表分享了他们在具身智能行业发展的经验和看法。
在多模态大模型的基座上，视觉 - 语言 - 动作（Visual-Language-Action, VLA）模型使用大量机器人操作数据进行预训练，有望实现通用的具身操作能力。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景，该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架，无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线，并展现优秀的通用性和泛化能力，论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
AI虚拟细胞（AIVC）旨在借助海量生物数据与AI模型，精确模拟细胞在各种基因或药物扰动下的响应状态。最近两年，AIVC正快速渗透到生命科学与医药研发领域，但仍面临数据类型繁杂、模型难以泛化、缺乏统一标准等制约。2025年6月，Arc Institute发起首届“虚拟细胞挑战赛”，通过构建统一的数据基座与测评标准体系，引导细胞建模走向规范。
Atlas进厂打工技能再进化！波士顿动力联手丰田研究院，首次让人形机器人Atlas能够通过语言指令驱动，一次性处理从折叠配件到整理仓架的复杂作业。这种LBM（Large Behavior Models，大行为模型）方法让机器人具备跨任务泛化能力，迈出了工业化实践的一大步。
在机器人操作任务中，预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注，因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而，让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战，尤其是生成高质量的像素级表示。
人头攒动的2025WRC（世界机器人大会）上，不乏各种酷炫的Demo展示，可在一众敲锣打鼓的机器人表演中，具身智能公司星海图展位上，机器人却在安静地执行铺床任务。
