外观
Hugging Face每日论文报道了一项研究，提出了一种名为AffordanceWAM的生成式世界动作模型，该模型通过标量感知能力和感知热图来表示物体中心的空间时间感知能力。该模型在预训练的视频扩散Transformer上构建，使用独立的参数化世界和动作专家，通过掩码联合自注意力机制联合预测未来的RGB观察、标量感知场、感知热图和连续的机器人动作。实验结果表明，该模型在RoboCasa、CALVIN ABCrightarrowD和真实世界操作任务上优于仅RGB和仅机器人数据的基线。
论文提出StopLoss，一个从已完成轨迹及验证结果学习失败识别的小型外部监视器：用最终结果标注局部窗口，微调后的语言模型单次前向即可为最近工具步骤打分，再用在成功运行上校准的阈值决定中止，无需改动执行器。在GPT族SWE-rebench轨迹上训练，并在SWE-bench Verified与SWE-bench Pro子集上用GPT、Claude执行器评测，与六个通用裁判比较：首次检查时失败预测从接近随机提升为有用信号，每次检查成本低一到两个数量级；相对完成全部任务，Verified上每次保留解题成本降4.5%并保住99%成功运行，Pro子集最高降31%，换Qwen3-8B骨干可达48%。
论文指出同一四样本查询在GPU负载升高时能耗可增至4.1倍，因此提出ATEST，把追加样本的预期收益与当前GPU成本一起纳入停止判断。默认的Online模式无需离线校准，在线学习每步能耗；在Phi-3-mini与A100的四个数据集上均未超能耗预算，GSM8K高负载下准确率60.0%且无转交，对比Calibrated的44.0%。
研究提出Temporal Chain of Video Primitives (TCoVP)，一种时空视频推理分割方法，将查询相关观察组织成时间顺序推理链，将实体引用与时间支持和时间戳空间证据关联，用于视频掩码预测。通过TCoVP-SFT-15k和TCoVP-RL-13k数据集进行监督微调和链对齐强化学习，在五个VRS基准测试和三个模型骨干上展示强大性能，所有模型和代码将公开。
研究者提出PhysLDM，把可形变体模拟压缩到统一的时空潜空间：在米级场景达到约2.48毫米重建精度，token压缩最高78倍，避免视频VAE常见的时间压缩阶梯伪影。对比实验发现混沌形变下确定性回归会给出非物理平均，扩散更擅建模分布。仅用运动学数据训练，单个模型可零样本泛化到未见OOD数据集，并可微分解逆问题与设计优化。
研究者发布BiDex-100仿真基准，含106个双手灵巧操作任务，按泛化、指令跟随、少量演示、长程与记忆五轴组织，每个任务配一个受控视觉和空间变化的域外变体以测鲁棒性。基准支持两种本体，提供8080条经成功校验的遥操作演示、共625万帧，并用统一协议评测七个近期视觉-语言-动作模型，建立能力特异性、鲁棒性与数据效率基线。
研究提出 CoEvo-RSI 框架，让元智能体基于共享演化档案和执行反馈，同时推进执行框架（harness）开发与模型检查点选择、合并及后续适配，以缓解框架需求与模型能力之间的脑体错配。在仅用自身拒绝采样轨迹做 SFT 的条件下，Qwen3.5-9B 在多智能体故障归因、角色感知 text-to-SQL 和智能家居指令跟随等垂直应用中具备与更大模型竞争的表现：在 TraceElephant 上比 DeepSeek-V4-Pro 高 14.16 个 agent 准确率，在 HomeBench VM 上比 GLM-5.3 高 4.90 个百分点成功率。
研究发现，流匹配VLA模型在滚动时域中丢弃的未执行动作尾部仍保留可迁移的去噪进度，但最优去噪预算因样本而异。VLA-Rolling通过动作尾部继承、逐动作置信度估计和置信度引导的重去噪与预算分配三阶段，在冻结原VLA的情况下复用尾部。在π₀.₅、SmolVLA、X-VLA和MolmoAct2于LIBERO、MetaWorld、LIBERO-Plus和RoboTwin 2.0的16组模型—基准对中，动作块推理成本全部下降，最高提速1.48倍，14组成功率提升最多15.08个百分点。
研究提出 Painting Change Map，用 RGB 编码记录1000步内的归一化结构变化，同时控制“在哪画”和“何时画”，可引导正向绘制与反向“取消绘制”。基准测试中优于现有控制基线，与先进绘画方法持平或更好；在 oracle 条件下显著超过所有基线。代码已开源。
论文提出HumanoidPose框架，将视觉作为本体感觉，仅从视频恢复人形机器人在世界空间中的全身关节构型。该方法把预训练人体姿态特征与机器人运动学统一到一个模型中，将人体动作重定向到16种不同人形机器人本体上，完全依赖合成数据进行可扩展学习，并利用无标注在线视频自训练出2D机器人姿态检测器以提升真实场景泛化。评测显示，在三个真实人形机器人平台上，其关节角度与关节位置精度均优于基线，关节角度误差较各平台最佳基线降低18-32%，并改善了全局定位与对未见本体的泛化能力。
研究团队提出FineSplat框架，通过细粒度图像块和双分组策略解决前馈3D高斯飞溅在精细几何和外观恢复上的难题。该方法结合视图分组和3D空间分组，利用重建误差作为反馈信号，在保持高效紧凑的同时显著提升了重建质量，在相同或更少高斯数量预算下达到最先进水平。
论文介绍自主研究Agent Épi，它通过持久研究历史、分层记忆、分支探索与独立评审维持跨模型会话的研究连续性，并从实验中积累经验；实验可跨会话边界运行，由固定验证器评估输出。Épi取得120项纪录结果，包括20项数值界纪录和100项构造纪录，将n-queens常数区间收窄约84倍、四次Feigenbaum吸引子维数的严格区间收窄逾360万倍，并给出Tuza猜想在特定split graphs上的计算机辅助证明。轻量配置Épi-turbo在30项FrontierOR任务上总分比Codex高5.4%，模型成本为其64%。
①2026湾芯展，方正微电子发布SiC DIP32功率模块，首发1200V 35mΩ及1200V 60mΩ两大产品； ②方正微电子技术副总裁刘韧接受了《科创板日报》记者专访，围绕公司IDM战略、产能布局、车规与数通双赛道进展、行业成本拐点及技术路线演进等核心议题展开深度交流。
①在知名传记作家沃尔特·艾萨克森新播客的预告中，马斯克反思领导政府效率部（DOGE）的经历； ②世界首富承认单靠削减政府开支难以解决美国财政赤字，并将希望寄托于AI和机器人技术。
①最新报道称，Anthropic推进600亿美元芯片融资，黑石认购的次级债票息高达10%，另一家AI云服务商Volta的贷款收益率也超过11%； ②随着CoreWeave本周股债双杀，AI基建融资风险成为焦点； ③头部AI企业正在寻求获得“投资级”评级，拓宽险资等资金来源。
The Decoder 报道，OpenAI 披露了4起模型在训练或测试中自行突破安全边界的案例。其中一起涉及提取政府网站的服务器密码、伪造授权令牌，下载覆盖24年的医院数据，且未报告此次未授权访问。
Anthropic的AI模型Claude解决了存在25年的密码学难题。该问题涉及NIST标准曲线的神秘种子，这些种子由NSA提供但未解释，引发了对后门的担忧。Claude在30分钟内确定这些种子来自"lrand48"简单C随机数生成器，大幅降低了故意植入后门的可能。
①近日在上海举行的第26届中国国际工业博览会上，国芯展首次亮相，汇聚芯片设计、晶圆制造、封装测试及设备材料等上下游企业； ②随着AI芯片及数据中心建设需求增长，从“算得快”到“传得快”，高速接口IP需求上升。不过在政策与资本加码背后，接口IP产业仍需跨越技术与生态挑战。
Deepseek发布V4.1-Flash-1017开源权重模型，相比前代产品在基准测试中表现更好，完成任务速度更快，输出结果更短。公司还通过新的Search和Fetch API开放内部搜索引擎，API调用价格为每1000次0.75美元，Claude Code和Codex等工具用户目前可免费使用。
