The Verge AIAI 評分52
微軟組建 Xbox Labs，跟進 AI 驅動的遊戲移植與模組
微軟確認組建新的 Xbox Labs 團隊，專門跟進 AI 驅動的遊戲移植與模組熱潮。這類作品多來自對老遊戲的反編譯與重編譯，模組作者藉助 AI 模型把經典作品搬到新裝置，或把兩款遊戲的程式碼混搭成全新體驗。微軟此前已注意到有人把滑板玩法改入 Call of Duty、讓 Halo 在瀏覽器裡執行。
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The Verge AIAI 評分45
Nexus Mods 要求新模組強制披露 AI 使用情況
Nexus Mods 宣布，上傳新模組時必須宣告作品中是否使用了 AI，AI 披露從此成為強制要求。站方稱收到的最集中反饋是模組使用 AI 時缺乏清晰披露；平台此前已設有 AI 生成與 AI 輔助標籤，但承認在讓這類資訊更易獲取、更清楚方面還能做更多。
r/ClaudeAI top of the dayAI 評分33
AI 遊戲混搭熱潮：Claude 一週完成 MW2 滑板模組
開發者 chasm 用 Claude 等 AI 工具，把 Skate 3 的物理、招式圖和骨骼重定向塞進 2009 年的《使命召喚：現代戰爭 2》，原本需數年的逆向工程被壓縮到約一週。
Hacker News front pageAI 評分65
Anthropic 開始限制 Claude 做遊戲逆向工程與模組
Anthropic 已悄然開始限制 Claude 承擔遊戲模組、反編譯和逆向工程類任務，目前沒有官方公告說明原因。背景是遊戲社群近期藉助 AI 把馬里奧搬進《艾爾登法環》、把《魔獸世界》《使命召喚：罪惡都市》搬進瀏覽器，PS5 破解也用到類似手段。Tom's Hardware 指出其中的諷刺：靠抓取全網資訊與藝術內容訓練模型的前沿 AI 公司，如今開始關心版權侵權。
Hacker News front page● 精選AI 評分81
GPU-unlock 1.0.0 解鎖 RTX 30 系部分顯示卡 FP/BF16 速率
GPU-unlock 1.0.0 發布，這個 Linux 核心模組能在 NVIDIA 驅動繫結前解鎖 GA102/GA103/GA104/GA106（RTX 30 系部分顯示卡）的 FP/BF16 指令發射速率，使其達到專業卡水平。3090 Ti 實測 BF16 GEMM 從 87.50 升至 157.41 TFLOPS，FP16 從 87.46 升至 118.39，TF32 從 42.58 升至 82.61；
X @OpenAIDevsAI 評分50
@OpenAIDevs: We built ChatGPT’s ad stack to respond to an evolving conversation, while ensuring answers stay ind…
OpenAI 開發者帳號披露 ChatGPT 廣告系統的技術架構：由 LLM 編排器統一排程檢索、排序與競價模組，讓廣告能跟隨不斷演變的對話內容作出回應，同時強調回答本身保持獨立。該帖只給出各模組的分工，未說明廣告的具體展示形式、計費方式或適用範圍。
TechCrunch AIAI 評分56
Runware 計劃建廠流水線量產 AI 資料中心，2028 年目標日產 30 兆瓦
Runware 宣布要建工廠，像造車一樣在流水線上量產模組化 AI 資料中心，目標到 2028 年讓羅馬尼亞工廠日產能達到 30 兆瓦，約合每月近 1 吉瓦。其 Sonic 推理艙的建造時間將從三週縮短到一天，運抵後 48 小時內完成安裝上線；客戶可自備 GPU 並支付月費，也可直接向 Runware 租算力，電力與網路另計。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp：LightOnOCR 預設改用原生解析度
llama.cpp 的多模態模組 mtmd 更新：LightOnOCR 不再要求影像最長邊固定為 1540，預設使用原生解析度，對應 PR #30600，提交標註 Assisted-by: Codex。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp b12004：推理預算遇到提示中的結束標籤即終止
llama.cpp 發布建置 b12004，common 模組的 reasoning budget forcing 改為在提示中出現結束標籤時終止推理，不再只等預算耗盡。
llama.cpp releasesAI 評分35
llama.cpp b11852：mtmd 將 build_inp_temporal_merge 上移到基類
llama.cpp 發布建置 b11852，唯一程式碼改動是把多模態模組 mtmd 中的 build_inp_temporal_merge 上移到基類，屬於內部重構，發布說明未提及行為或效能變化。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp b11899 更新：mtmd 新增能力查詢介面並支援音訊流
llama.cpp 發布 b11899 建置，多模態模組 mtmd 新增 mtmd_helper_get_capabilities 介面，用於查詢模型能力，並加入 audio_stream 音訊流支援，同時恢復舊 API 以保持相容，涉及 audio_gen_spk_ref 與 text_gen。
llama.cpp releasesAI 評分40
llama.cpp b12068 允許在 gpt-oss 最終頻道後使用約束型別
llama.cpp 發布 b12068 版本，chat 模組允許在 gpt-oss 的 final channel 之後使用約束型別（#31556），即 gpt-oss 對話格式的解析在進入最終頻道後仍可套用約束。
llama.cpp releasesAI 評分53
llama.cpp b11826 新增 MiniCPM-OCR 1.0 支援
llama.cpp 建置 b11826 在 mtmd 多模態模組中加入 MiniCPM-OCR 1.0 支援，本地推理可直接用上這一 OCR 模型。同批預編譯包覆蓋 macOS（Apple Silicon 與 Intel）、iOS、Android、Windows、Linux 及 openEuler，包含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 與驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 後端。
llama.cpp releasesAI 評分26
llama.cpp 建置 b12017 刪除 rpc 中的 fs_path_to_utf8()
llama.cpp 發布建置 b12017，主要變更是刪除 rpc 模組中的 fs_path_to_utf8() 函式。該版本照例提供各平台預編譯包：Linux 與 Windows 覆蓋 CPU、CUDA 12（12.4/12.8 庫）、CUDA 13（13.4 庫）、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL 與 OpenVINO，另有 Android arm64、iOS XCFramework 以及 Snapdragon 的 Adreno GPU、Hexagon NPU…
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp b12021：Gemma 4 影像改為無 letterbox 縮放
llama.cpp 發布 b12021 版本，mtmd 多模態模組對 Gemma 4 影像的預處理改為不加 letterbox 填充直接縮放，避免補邊黑框進入視覺輸入。其餘為該版本的各平台建置產物，覆蓋 macOS/iOS、Linux 的 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 版本，以及 Android、Windows 與 openEuler。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp b12019 修復 Qwen3-Coder 思考塊處理
llama.cpp 發布 b12019，chat 模組修復 Qwen3-Coder 在 reasoning_format 設為 none 時的 think 塊處理：會剝離回應中的思考塊，同時也相容帶 think 塊的回應格式，並預先定義兩種 think 塊變體。其餘改動集中在建置產物：macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 版本被停用，新增 Ubuntu 26.04 s390x（CPU、zDNN）等目標，openEuler 建置整體關閉。
llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp b11690：ngram 快取改為按引用讀取，官網為 llama.app
llama.cpp 發布建置 b11690，common 模組中 ngram 快取的分片改為按引用讀取、不再複製，以減少複製。該版本給出的官網地址是 llama.app，預編譯產物覆蓋 macOS Apple Silicon 與 Intel、iOS XCFramework，Linux 的 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL，Android arm64 及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexag…
Hacker News front page● 精選AI 評分78
Google 發布 EmbeddingGemma 2，統一五種模態嵌入
Google 發布 EmbeddingGemma 2，一個把文字、程式碼、影像、影片和音訊對映到同一嵌入空間的多模態嵌入模型。它採用 740M 引數與模組化編碼器，面向端側場景最佳化；藉助 Matryoshka 表示學習支援 768 到 128 維的靈活維度，上下文視窗 8K，是純文字版 EmbeddingGemma 的 4 倍，並以 Apache 2.0 許可開放商用。
Hacker News front page● 精選AI 評分85
Google 發布 EmbeddingGemma 2，740M 引數開源端側多模態嵌入模型
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 Apache 2.0 許可、740M 引數的開源端側多模態嵌入模型，基於 Gemma 4 架構，把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到同一嵌入空間。它按需模組化：純文字最低 270M 引數，另有 170M 視覺與 300M 音訊編碼器；MRL 支援把 768 維向量截斷到 128 維，本地儲存最多省 6 倍。
NVIDIA blog● 精選AI 評分66
輝達發布 DSX POD，Vera Rubin 工廠現場部署縮至 14 天
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
Simon Willison● 精選AI 評分65
Huntley 用 pre-commit hook 攔住 agent 繞過診斷庫
Geoffrey Huntley 分享了一種約束 coding agent 的做法：與其去改 AGENTS.md 讓它使用自己的 diagnostics 庫，不如寫一個 pre-commit hook 檢查 git diff，一旦發現直接呼叫 observability 模組、繞過 diagnostics 的程式碼就拒絕提交，並注入提示要求 agent 改用該庫。他指出更新 AGENTS.md 仍會留下偏差、隨時間漂移，而 hook 把規則變成硬性門禁，效果立刻變成十分滿分。
Hacker News front pageAI 評分57
Claude Code 外掛 neckbeard：應用轉雲基礎設施並估算月成本
面向 coding agent 的外掛 neckbeard 在 Claude Code 上線，它讀取應用倉庫，從經過測試的 OpenTofu 模組目錄渲染出可審查的雲基礎設施與月度成本估算，支援 AWS、GCP、Azure 及 GitHub Actions/GitLab CI。規劃、渲染與校驗全部由確定性程式碼完成，agent 只做分析與解釋，不憑空編造基礎設施。
Hacker News front pageAI 評分63
Google 與 XREAL 發布首款 Android XR 有線眼鏡 AURA
Google 與 XREAL 正式發布首款搭載 Android XR 的有線 XR 眼鏡 XREAL AURA，定價 1099 美元起，10 月 28 日起在美國、加拿大、韓國開訂，11 月 2 日登陸日本，Best Buy 渠道 11 月中旬開始發貨。眼鏡採用透明鏡片、70 度視場角，重量不到 95 克，電池與算力放在通過線纜連線的獨立計算模組中，並首發高通 Snapdragon Reality Elite 平台。
Hacker News front pageAI 評分54
Lean 形式化驗證 11 個正方形最優裝箱的完整證明
11 個正方形最優裝箱問題的完整最優性證明已在 Lean 4 中通過驗證：EvolvingPrograms 的驗證執行接受了全部 7,920 個本地 Lean 模組，最終審計為零 admission。該結果給出最優邊長 T=(6u+4)/(1+2u−u²)，其中 u 是某八次多項式在 (9/25, 37/100) 內的唯一根，構造達到約 3.8770835900228141773。
Hacker News front pageAI 評分18
Spinal 發布：面向任意程式碼庫的近即時預測介面
Spinal 是面向任意程式碼庫的近即時預測介面，演示以 torvalds/linux（148 萬次提交、9.6 萬個檔案）為樣本。它能標出補丁的改動規模與影響範圍：KVM 檢查重複 vcpu_id 的提交 56 天后被回退；mm 移除 is_cow_mapping() 波及 arch、drivers、fs 等 7 個模組，+107/−38；net selftests 新增 380 行手寫程式碼覆蓋 UDP splice 校驗和分片對齊。
Google Developers blogAI 評分43
google/adk-recipes 倉庫把 ADK 資源分為三層
google/adk-recipes 倉庫把 Agent Development Kit（ADK）的資源統一成 core/、plugins/、contrib/ 三層，作為建置 AI agent 的單一事實來源。開發者可直接使用其中的參考模式，把零售商品搜尋、虛擬試穿等模組化垂直技能裝進自己的編碼助手，並用多種語言部署可上生產的服務。這套結構覆蓋從初始腳手架到在 Google Cloud 上完成部署的整個流程。
r/ClaudeAI top of the dayAI 評分30
使用者對比 Opus 5.5 與 Astra：Anthropic 半價促銷後轉投
一名理論物理博士生在 Anthropic 五折促銷下以 100 美元訂閱 20x 套餐，此前是 OpenAI 200 美元訂閱使用者。他用兩者分別製作 Minecraft 正義聯盟模組，稱 Astra 版本效果很差，而 Opus 5.5 的飛行動畫流暢、能力獲取方式更貼合遊戲程序與漫畫設定，平衡性和審美明顯更好，還一次性生成了論文所需圖表並妥善回覆審稿意見。
Qwen blog● 精選AI 評分79
Qwen3.8-LiveTranslate: Names the speaker. Carries the meaning.
Qwen3.8-LiveTranslate 採用 Interleave 架構，將同傳平均延遲（LAAL）從上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒，並新增即時說話人分離、雙語同屏同步輸出與長上下文消歧三項能力。模型基於 Hybrid-MoE 的 Thinker–Talker 雙模組設計，支援 60 種語言的音訊輸入與文字輸出、29 種語言的語音輸出，可通過 DashScope API 接入，會話配置即可啟用說話人分離與原文譯文同步返回，無需單獨呼叫 ASR 介面。
量子位● 精選AI 評分85
蘋果智慧 12 月隨 iOS 27.3 在華上線，接入阿里與百度
蘋果 Apple Intelligence 計劃於今年 12 月通過 iOS 27.3 在中國大陸正式上線，覆蓋 iPhone、iPad 和 Mac，首批是兩年前已在美國發布的基礎 AI 功能，不包含今年發布的全新 Siri AI 助手。該服務已於 7 月 8 日通過生成式 AI 備案，9 月 29 日取得上線許可。據彭博社報導，百度負責搜尋與 Siri 相關功能，iOS 27 Beta 2 韌體中已出現 Baidu Visual Search 模組；
Google Developers blog● 精選AI 評分71
EmbeddingGemma 2 開源多模態嵌入模型，768 維統一空間
EmbeddingGemma 2 是一個緊湊的開源多模態嵌入模型，把文字、程式碼、影像、影片和音訊對映到統一的 768 維向量空間。開發者可通過 sentence-transformers 庫選擇性載入模組化模態編碼器，引數量在 270M 到 740M 之間，以最佳化記憶體佔用。模型還採用 Matryoshka 表示學習，支援將維度動態截斷至 128 維，在保持較高檢索效能的同時顯著降低向量資料庫的儲存需求。
量子位● 精選AI 評分68
RoboParty 發布全棧開源人形機器人 RP1
RoboParty 發布全棧開源人形機器人 RP1，公開 URDF 與 MJCF 模型、關節軸佈局、電氣架構和自研 ROMOMO 關節模組引數，以及從控制到訓練部署的工具鏈。RP1 身高 135cm，開源版 24 個自由度、Pro 版 30 個，關節峰值扭矩 25～160N·m、48V 供電 CAN-FD 通訊，控制頻率 500Hz、策略更新 50Hz。hhtools 動作重定向工具已開源，System1/System2 仍在研究階段；
TechCrunch AIAI 評分34
前輝達高管：物理 AI 仍處樂高時代，尚未迎來機器人版 ChatGPT 時刻
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示，物理 AI 目前仍處於「樂高時代」，機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為，當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件，通用與專用機器人並行推進，只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘，大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
機器之心● 精選AI 評分72
港中深聯合安菲翁發布 DuplexAgent-RSI，語音智慧體可邊聊邊執行任務
香港中文大學（深圳）與安菲翁科技提出 DuplexAgent-RSI，讓語音智慧體在全雙工即時對話的同時，把搜尋、推理與編碼任務交給後臺執行。系統以 Policy、Intake、Hold、Worker、Deliver、Memory 六個模組組成協作控制層，並用 Duplex-Harness-RSI 在模擬測試中自動出題、診斷失敗、配對驗證，迭代協作規則。
量子位● 精選AI 評分78
1.3B 開源 OCR 模型 OXR 登頂三大文件解析榜單
僅 1.3B 引數的國產開源文件解析模型 OXR 在 OmniDocBench（97.18）、olmOCR-Bench（87.84）、DocParsingBench（87.76）三榜均列第一。它一次可解析表格、公式、程式碼塊、化學方程式等 13 類元素並輸出結構化 Markdown，單張 RTX PRO 6000 處理 100 頁文件僅需 101 秒。訓練引入 RSI 遞迴自我改進，不依賴新增人工標註；版面分析為獨立可插拔模組。程式碼與權重已開源，官方另提供免註冊免費 API，RTX 3060 即可本地執行。
Hacker News front pageAI 評分57
用約 25 行 SQL 自動推匯出 FlashAttention 核心
一份演示用約 25 行只表達樸素 attention 的 SQL，自動推匯出了 FlashAttention 核心。這依賴作者正在建置的三個可移植 SQL 擴充套件：xarray-sql 把雲上 PB 級陣列資料集表示為關係表，ddx 為 SQL 加入 JAX 風格的自動微分，einfold 是面向 SQL 張量收縮的模組化查詢規劃器。作者的主張是把張量程式的邏輯層與物理層分離，用關係代數來形式化「苦澀的教訓」，並招募資料庫理論與 ML 系統交叉方向的人。
機器之心AI 評分61
釘釘 DWS 完成鴻蒙 PC 適配並開源，向 Agent 開放辦公能力
釘釘 DingTalk Workspace CLI（DWS）完成鴻蒙 PC 適配並正式開源，把 25 項業務模組、1000 多條命令列封裝為標準化 CLI 介面，覆蓋群聊、會議聽記、待辦、AI 表格、文件、日曆、通訊錄、審批等場景。Agent 可在使用者授權範圍內呼叫這些能力，例如從會議聽記中提煉要點、識別待辦，再結合成員日曆安排會議，或呼叫 AI 表格整理資訊。目前 DWS 已支援在鴻蒙 PC 本地部署執行，並向千問辦公、Qoder 及企業自研 Agent 提供接入路徑；
量子位● 精選AI 評分71
記憶張量開源 MemT 1.0，記憶原生模型最大 288B 引數
記憶張量開源 MemT 1.0 系列記憶原生模型，最大型號 Flash 總引數 288B、啟用 17B，較小的 Nano 為 36B 總參、3B 啟用。兩者分別在選定的 Transformer 模組里加入與原注意力並行的記憶分支，把經驗編碼成可更新的內部矩陣狀態，據稱為記憶原生模型首次做到近 300B 引數規模的工程驗證。在 SWE-bench Verified 的 500 項任務各跑三次中，Nano 三次全成功率由無經驗的 54.00% 升至 62.80%；
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分68
Percepta 發布 Spotlight 架構，記憶可無限增長
Percepta 公布新架構 Spotlight，用可讀寫記憶取代注意力機制，宣稱是首個實現記憶無限增長而不增加訪問成本的架構。每個 token 只讀寫少量記憶單元，稀疏度可任意調節，不像 MoE 那樣固定啟用比例。該架構把負責計算的智慧模組與存放知識、流程和狀態的記憶分離，模型權重不隨記憶增長而改變，可自行決定載入與覆寫，從而無需重訓練即可獲得新能力。
Hacker News front pageAI 評分68
AI 數天自動反編譯遊戲，Flash 版以撒獲 1440p 原生移植
AI 現在能在數天內自動反編譯遊戲，把編譯後的成品還原成原始碼再重新編譯到其他平台，產出支援高幀率、動態解析度與模組的原生版本。作者舉例 IsaacRecomp 將 2011 年 Flash 版《以撒的結合》自動移植為 C++，從鎖定 30FPS、低解析度變為原生 1440p、插值到 165FPS，同類專案已有數百個，涵蓋《科林麥克雷拉力賽 2.0》《最終幻想戰略版 Advance》《銀河戰士 Prime》，開發中的 AnyPS5 號稱可把任意 PS5 遊戲移植到 PC。
機器之心● 精選AI 評分73
FlowMAS 用 GFlowNet 自動學習多智慧體架構，被 NeurIPS 2026 錄用
廈門大學 ASC 實驗室的 FlowMAS 被 NeurIPS 2026 錄用：它用生成流網路（GFlowNet）把多智慧體工作流拓撲的設計變成可學習的生成問題，讓 AI 自動學出團隊的排兵佈陣。方法引入好奇心驅動與資訊引導兩個模組，在搭建每一步給中間結構發過程性獎勵，後者用資訊理論衡量多路 AI 輸出的協同與冗餘。在 6 個基準、3 種模型底座上，它比手工設計平均高 8.17 分、比自動化方法高 6.12 分；
TechCrunch AIAI 評分42
Rivian 與大眾合資擴圍，向大眾授權 AI 語音助手技術
Rivian 與福斯集團價值 58 億美元的合資公司擴大範圍，新增 AI 語音助手技術授權：Rivian 將把自研 AI 助手技術的部分模組授權給大眾使用，授權費與付款條件未披露。該助手今年 5 月已上線 R1S/R1T、10 月上線新中型 SUV R2，大眾方面可能率先搭載於低成本電動車 ID EVERY1——它也是首款採用 Rivian 軟體與電子電氣架構的大眾車型。大眾最初承諾投資至多 50 億美元，數月後提高到至多 58 億美元（至 2027 年）。
機器之心AI 評分64
靈光 2.0 接入釘釘 CLI，可後臺託管家校群與工作群
螞蟻靈光 2.0 接入釘釘命令列介面（CLI），使用者授權後可呼叫釘釘的群聊、待辦、日曆和文件，把家校群、工作群交給 AI 在後臺託管。在家校群中，它會梳理老師的通知、作業和活動安排，提取待辦並主動提醒；在辦公場景中，它依託獨立雲端主機，即便退出 App 後仍會持續彙總群聊重點、生成任務清單。釘釘 DWS CLI 覆蓋群聊、會議聽記、待辦、AI 表格等 25 項業務模組，此前僅面向企業級智慧體，此次延伸到個人使用者。
Hacker News front pageAI 評分64
ROME 攻擊在 GPU 記憶體篡改模型權重，Stealthium 用 CUDA 呼叫棧檢測
ROME 攻擊通過惡意 Python 模組直接在 GPU 記憶體中改寫模型權重，使同一檢查點對同一問題給出語義不同的答案，磁碟檔案卻沒有任何變化。傳統 EDR/ADR 只監控檔案、程序和網路，因而看不到這類僅由額外 CUDA 核心啟動完成的篡改。Stealthium 的執行時感測器把每次 CUDA 核心啟動關聯回發起它的 Python 程式碼，並結合權重變化與呼叫棧進行檢測；其實驗室復現顯示，攻擊表現為標準推理加一批額外 CUDA 啟動。
Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分64
線上強化學習框架讓 UI 導航小模型在真實 iOS App 上訓練
研究提出一種線上強化學習框架，可直接在真實執行的 iOS App 上訓練 UI 導航智慧體，並把智慧體拆分為規劃與 grounding 兩個專門模組。作者指出，前沿視覺語言模型雖然在 UI 導航上表現很強，但推理成本過高、難以日常使用；而用 SFT 或離線強化學習訓練的小模型容易記住靜態軌跡，執行脆弱、出錯後無法恢復。該框架改為線上訓練，目標是在與真實應用的互動中學習並糾錯。
機器之心● 精選AI 評分73
復旦與南洋理工提出 SimpleVLN，不改模型主幹重新整理導航 SOTA
復旦大學、南洋理工大學等提出 SimpleVLN，在不改動多模態大模型主幹、不額外增加專用導航模組的前提下，重新整理視覺語言導航的 SOTA。該方法把每次模型呼叫都當作一次獨立決策，只輸入指令、當前畫面和篩選後的歷史觀測，其中早期幀均勻取樣，並保留最新一幀；每次推理輸出一段連續動作，也就是動作塊，使成功率從 45.6% 提升到 53.6%。訓練分三階段：SFT、DAgger 和 DAPO 強化學習。DAgger 使 R2R-CE 的成功率從 57.9% 提升到 65.4%；
機器之心● 精選AI 評分78
港大 EgoWild2Dex 用 538.9 小時人類第一視角資料訓練機器人
香港大學 MMLab 提出 EgoWild2Dex，直接用 538.9 小時未經編排的人類第一視角資料訓練雙臂機器人，每個下游任務只需不到 1 小時真機資料，拆快遞、用熱熔膠槍固定手辦、製作冷飲等長時序任務平均成功率達 96.7%。方法核心是 GeoFormer 幾何變換模組，把晃動的人類視角對齊到機器人視角，處理速度比傳統投影加修復流程快 21.9 倍，再將人類、手套與真機資料統一到機器人動作空間做漸進式聯合訓練。
機器之心AI 評分45
物理 AI 工業具身作業系統與全球首家工業具身 6S 店發布
10 月 12 日，2026 工業具身智慧產業創新高峰論壇舉行，靈巧智慧聯合松應科技發布物理 AI 工業具身作業系統與靈巧操作模組，並推出 21 自由度靈巧手 021B。該系統以松應科技 ORCA OS 為底座，稱其為國內首個支援人形、四足、無人機等多形態機器人協同訓練的物理 AI 作業系統，已適配輝達、AMD、Intel 及摩爾線程等國產 GPU。靈巧智慧同時聯合上海人工智慧研究院、上海電氣、京東零售發布全球首家工業具身智慧 6S 店，由合資公司靈機智聯運營。
量子位AI 評分38
西門子工博會首展人形機器人端到端方案，發布 20 餘款新品
西門子將在第 26 屆中國國際工業博覽會上首次完整展示人形機器人端到端解決方案，併發布 20 餘款新品、開放 6 類具身智慧“進廠”場景。該方案覆蓋本體設計、工藝模擬、虛擬除錯到零部件加工、整機總裝與現場應用，現場用數控機床與輪式人形機器人即時互動還原“機器人上下料”，面向汽車質檢、零部件裝配與物流搬運。同期升級的“鑽耀之心 3.0”貫通工業五層架構，並展示資料中心 5.0+架構、AI 輔助程式設計使光模組裝配交付週期縮短約 50%。
機器之心AI 評分62
浙大聯合 TeleAI 提出 GR-BC，用圖搜尋給機器人動作重加權
浙江大學沈春華團隊聯合中國電信 TeleAI 等提出 GR-BC（圖重加權行為克隆）：把同一任務的多次不完美示範連成一張圖，從成功終點反向搜尋，算出各狀態到成功還剩多少步，並據此給動作塊加權，之後再訓練 VLA 策略；該工作已被 CoRL 2026 接收。在四孔零件裝配、顯示卡插裝、雙螺釘擰緊與記憶體模組插裝四項真機任務上，以 X-VLA 為骨幹的平均成功率約 91%，而類 DAgger 等權聚合基線為 64%。方法不改模型架構，權重直接乘在原有監督損失上；