编辑丨岑峰 *                                                                                                       * 2026 年，大模型行业正经历一场前所未有的“体感位移”。那个在纯数字世界几乎无往不利的 Scaling Law，在试图跨越到物理世界时，正遭遇物理规律、...

    作者丨陈淑瑜     编辑丨岑   峰 *                                                                                                       * 7月13日，2026年机器人领域顶级学术会议RSS（Robotics: Science and Systems）在澳...

    作者丨岑峰 *                                                                                                       * 在 AGI 的数字版图里，大语言模型仅靠“读遍互联网文本”就拼凑出了通往智能的通途。这种由 Scaling Law 带来的暴力美学，让整个具身智能行业在过...

来源：量子位 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/m5o\_V3DPUoFzcoO8FqKHMw 代码Agent这两年为何进步飞快，成为AI界的宗门大师兄？ 因为这玩意儿自己个儿就超！闭！环！的！ 代码Agent可以自动执行、自动验证、自动反馈。写了代码跑一下就知道对不对，奖励信号非常清晰明确。 这给后训练（Post-training）阶段的自反馈...

来源：具身智能之心 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/\_\_nOgLL\-F5ByiLMWYWaFtA 今年 RSS 上，香港大学助理教授、源策未来创始人李弘扬获得了 Early Career Spotlight，并在随后的演讲中，系统介绍了他对全身智能 Whole-Body Intelligence，也就是 WBI。 之前业内的叫法都是全身控...

来源：JOJO极智算法 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/t1k6qrZ6\-NoU7i5yi7zEEQ 具身智能（Embodied AI）正在加速从简单的指令执行，迈向充满不确定性的真实物理世界。然而，当智能体真正落地时，往往会面临三大终极拷问：在恶劣天气下，机器人如何不变成“瞎子”？在复杂的物理接触中，如何让机器人拥有人类般的“手感”与应变能力？在...

来源：原文链接： https://mp\.weixin\.qq\.com/s/tFfBQaXAMH4HM9obaSqjYg 让机器人在真机上靠自己越练越好，是这两年具身圈最主流的一条路，做法是让策略先从离线示范里学个底子，再靠一个奖励信号在真机上反复迭代。整条链路的成败几乎都取决于这个奖励信号，可它偏偏是最难拿的一环。 难处在于，一件长活儿的“好”从来不止一个维度。让一台 Fran...