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三星大模型团队联合北京大学、香港城市大学、香港科技大学等科研机构，共同发布了面向 AI Agent 的基准测试 LiveClawBench。它关注的并不是「谁的 Agent 更强」，而是一个更基础、也更关键的问题：为什么同一个 AI Agent，在一些任务中已经接近可用，而在另一些任务中却会突然失稳？
来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
还在聊Sim2Real？现在机器人圈更火的是Real2Sim！最近，英伟达GEAR联合李飞飞团队、佐治亚理工大学等机构联合发布全新Real2Sim系统——SimFoundry。SimFoundry只需一段真实世界视频，就能自动生成一个可以交互、训练、评测的机器人仿真环境。
眼下具身赛道都在卷世界模型，都在抢着做机器人的“大脑”。
设想这样一幕：你让一个编码智能体修复某个 bug，并用一组单元测试作为「做对了没有」的判据。
做大模型RL微调，你是不是也踩过这些坑？
具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。
最近这段时间，国内外模型更新得很快。
当 Agent 从演示视频中的炫技片段开始走进真实工作流与生产环境，下一阶段的「何去何从」成为业界关注的焦点。