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银河通用团队用史上最大、整整 20 亿帧的动捕数据，训练出了全球首个人形机器人全身实时运控基座大模型，该模型零样本泛化全新动作，成功率从 MLP 架构的 76.89% 跃至 92.58%，推理延迟仅 0.39ms，效果超越英伟达 SONIC，甚至比目前业内主流 TWIST 系统速度提升至五倍。
机器人视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是，今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。
在具身智能最难的泛化问题上，他们连续拿出顶会级成果，并把它们沉淀进其创新 VLOA 大模型，推动机器人迈向广阔现实。
“完全抛弃传统的代码编辑器，我直接告诉 AI 去修改代码。”
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
过去一段时间里，在围绕大模型推理能力增强的研究中，SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快，能高效吸收高质量推理数据；后者更具探索性，有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
具身智能正以前所未有的速度发展，VLA 模型展现出越来越强的动作和泛化能力。然而，当我们真正把 VLA 模型部署到物理世界时，一个核心挑战浮出水面：实时性。
当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令，导致在新场景下表现不佳。论文提出LangForce方法，通过引入对数似然比损失，强化模型对语言的依赖，提升其在分布外环境中的泛化能力，并保留语言核心功能。
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
近日，全球具身世界模型权威基准评测 WorldArena 正式更新最新榜单。Manifold AI 流形空间研发的世界模型 WorldScape 0.2，凭借其在物理规律遵循与多源交互理解上的突破取得 WorldArena 榜单全球第一，充分展现了国产世界模型在复杂动态场景生成与具身控制中的高精度、强泛化与物理可信度。与其同场竞技的包括英伟达、谷歌等国外巨头和星动纪元、极佳视界等国内具身智能公司。