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当下，一个逐渐清晰的共识是，具身智能的叙事正由「会不会做一个动作」，转向「能不能在真实世界里稳定完成复杂任务」。尤其是在刚刚过去的 WAIC2026 现场，这一点尤为明显，机器人不再满足于表演式的单动作演示，而是被期待走进产线、仓储和酒店客房，真正「做事」。
通过重写 Python、魔改 WebRTC 握手，GPT-Live 让Agent从单向对话进入「实时交互」时代。
多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」，但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学，判断动作如何改变环境，并在真实世界中执行连续行为；这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。
想象一个刚上岗的实习生。教他做A任务，他学得很好；接着教他做B任务，他又学会了——但回过头再让他做A，他却忘得七七八八。
视觉问答模型的准确率不断提高，但高分未必来自视觉理解 —— 当基准图像与答案已进入训练语料，模型可能只是复现了记忆。浙江大学等团队提出 ReKey：保留原始真实场景，只更新决定答案的那一小块视觉线索，使每轮评测都面向未见过的内容。
刚刚，杭州大模型公司西湖心辰宣布，公司近日完成数亿元人民币B+轮融资。该公司创始人蓝振忠，是卡耐基梅隆大学AI博士、自然语言处理预训练语言模型“ALBERT”第一作者，曾任谷歌人工智能研究院科学家，研究成果已被应用于Google News、Google Assistant 等数亿级用户产品中。他于2020年6月受聘于西湖大学，创办深度学习实验室并担任博士生导师。
如何从一段视频中获得完整、稳定的 3D 物体？过去，这个问题大致沿着两条路线发展。
当 VLA、WAM、RL、TAMP、MPC 等机器人控制策略在各自擅长的任务中大放异彩，如何刻画其能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，正逐渐成为机器人完成复杂长时序任务的关键。
近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
这两天，AI圈百家争鸣。GPT-6曝光、DeepSeek V4 Flash公测、SD2.5发布、MiniMax多模态开源视频模型发布……