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10 月 14 日，破曉智慧聯合天瓏移動發布全身全模態資料採集系統 SeePhys Hub，用四目頭環、兩個腕部手環、三個腰腿部追蹤器和可選觸覺手套，在輕量 Ego 採集之上補回全身姿態與手部接觸壓力。頭環重不超過 220 克、單個腕環不超過 75 克，相機、IMU 與 UWB 同步精度不超過 0.5 毫秒，配套平台負責解析、清洗、動作切分、語義標註與動作重定向。團隊計劃 2027 年推出全模態世界模型，優先在工業、餐飲零售等場景驗證，現階段不造自有機器人本體。
10 月 14 日，破曉智慧（PHANES AI）聯合天瓏移動發布全身全模態資料採集系統 SeePhys Hub，想在輕量 Ego 第一視角影片與高精度動捕、真機遙操作之間補上中間層資料。整套裝置由四目頭環、兩個腕部手環、三個腰腿部追蹤器和可分離觸覺手套組成，同步記錄 193° 水平視場的第一視角視覺、手部位姿與觸覺、全身運動資訊。官方給出的指標是全身姿態定位誤差中位數低至 1.5 釐米，頭環內部相機、IMU 與 UWB 同步誤差不超過 0.5 毫秒；
董豪團隊聯合啟元機器人、北京大學、西安交通大學提出 HIL-UMI：人手持夾爪示範時，模型同步預測動作並標出與人類操作的分歧，從而在不執行機械臂的情況下采集後訓練所需資料。該方法以 π0.5 為基礎模型，在 Franka 機械臂上測試整理桌面、折毛巾、疊方塊、蓋章四項任務，三輪更新後平均任務進度分數從 62.3 升至 94.8，同等資料量下常規 SFT 僅從 44.3 升至 58.0。整理桌面任務中其採集效率為 HG-DAgger 的 5.63 倍，最終得分 96 比 91。
模思智慧 10 月 12 日宣布完成超 10 億元 Pre-A 輪融資，由華控基金領投，國開科創、上海科創基金、新微資本、徐匯資本等參投，元禾控股等老股東繼續投資，資金將用於全模態即時互動智慧的研發與全球商業化。該公司孵化自復旦大學邱錫鵬團隊的 OpenMOSS，2026 年上半年已圍繞語音、視覺與即時多模態連續發布 20 多個開源模型，包括 MOSS-VL、MOSS-Audio、MOSS-TTS，並即將發布由前端互動模型與後端能動性模型協同的 MOSS Live 系統。
成立半年的源策未來首次系統性公開全身智慧技術路線的實機成果：機器人能搬踏臺登高取物、低位拾瓶、清理餐桌與操作洗碗機，並已在宇樹 G1 與加速進化 T2 兩種本體上驗證。團隊自研 S0 全身控制系統負責足部軌跡、軀幹姿態與重心轉移，S1 按現場狀態組織任務動作，模型先以第一視角人類全身資料 EgoBody 預訓練，再經真機後訓練與人形 DAgger 人工糾正。該路線今年 7 月由團隊在技術部落格中提出，創始人包括李弘揚、李天羽、陳立。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
Anthropic 警告稱，AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導，指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
The Verge 刊文指出，隨著 AI 硬體的出現，科技公司正在重新定義什麼才算「錄製」。過去帶麥克風或攝像頭的裝置基本只有開與關兩種狀態：麥克風採集聲音、攝像頭採集影像，資料先儲存在裝置上，有時再上傳雲端處理，這些被保留下來的時間切片就是錄製。文章認為這一定義正被打破，並援引 Bloomberg 記者 Mark Gurman 上週的報導，稱 Apple 正在開發一款智慧家居產品。
VA-Bench 用 14 類機器人操作任務、280 個物理驗證場景測試 12 個主流多模態模型，發現目標識別與定位可達 100%、操作語義理解接近 100%，但完整任務成功率最高的 Qwen3.8-max、Opus-5、GPT-5.6-sol 分別只有 53.93%、52.86%、51.55%。測試中模型先觀看成功示範影片，但拿不到物體座標與專家軌跡，需自行決定是否消耗步數切換視角，並直接給出移動距離、旋轉角度與夾爪開合時機。
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA，讓現有多模態模型無需重新訓練，就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外，預設只向模型展示最後一幀，需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架，Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲，動作效率得分滿分 100，所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%；
OpenAI CEO Sam Altman 在 2026 年 10 月 1 日發帖表示，使用者應當能夠在任何需要的地方使用自己的 AI 訂閱。該表態未說明具體產品、實施方式或時間表，也未提及是否涉及跨平台或第三方應用。