大模型后训练的痛点：均值优化忽略低概率高信息路径，导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下，MVaR目标函数推导梯度估计，多问题捆绑转化反馈，实验中Geo3K准确率54.5%，LiveCodeBench Pass@1提升1%，泛化能力强悍。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
早在 2021 年，研究人员就已经发现了深度神经网络常常表现出一种令人困惑的现象，模型在早期训练阶段对训练数据的记忆能力较弱，但随着持续训练，在某一个时间点，会突然从记忆转向强泛化。
为破解机器人产业「一机一调」的开发困境，智源研究院开源了通用「小脑基座」RoboBrain-X0。它创新地学习任务「做什么」而非「怎么动」，让一个预训练模型无需微调，即可驱动多种不同构造的真实机器人，真正实现了零样本跨本体泛化。
最近，千寻智能的研究人员注意到，基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象，并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。
视觉-语言-动作模型是实现机器人在复杂环境中灵活操作的关键因素。然而，现有训练范式存在一些核心瓶颈，比如数据采集成本高、泛化能力不足等。
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。
