S²-VLA 引入信念状态和自适应动态门控，仅用2B参数、7GB显存，长程操控超越7B模型。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 过去一段时间，Scaling Law 在具身智能里被看得很重。为了让机械臂完成复杂的搬运、对准和组合，多数工作把视觉-语言-动作（VLA）模型做到 7B 甚至 8.5B。参数变大后，语义理解和场景识别确实更强了，但长程操控里的不稳定问题并没有随之消失。 很多大参数量 VL...

学术数据和真实数据完全是两回事；可解释性成落地“生死线”。 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 三年前，正值大模型爆发之年，麦肯锡就曾对全球交通与工业领域的从业者做了一项调研，问题很朴素：距离真正的智能化，还有多远？ 答案出乎意料地悲观：还要10到20年。 而把时间线拉到现在，模型越来越大、智能体越来越多、时空数据挖掘的论文层出不穷。 现实依旧是，全球没有一座城市长期部署了基于强化学习的交通信号控制...

AI 不再独行，智能开始寻找秩序。 作者丨吴思梦 幸丽娟 编辑丨岑 峰 一支普通铅笔，可能是人类协作史上最微小，却也最复杂的奇迹之一。 没有任何一个人能完整描述它的制造过程。有人开采石墨，有人砍伐木材，有人生产橡胶，有人制造机器，再通过全球供应链将这些环节连接起来。数千个彼此陌生、甚至语言、文化和信仰完全不同的人，最终共同完成了一件看似简单的物品。 经济学家 Milton Friedman ...

将动作从输出端搬到调度端，推理速度提升1.79倍。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 机器人想要真正走进千行百业、千家万户，有一道绕不开的坎：它得足够快。 不说快到能打羽毛球那，至少得快到让人觉得这玩意儿能用。一个机械臂每动一下都要停顿两三秒，哪怕成功率再高，在工业场景里算下来的投入产出比也很难说服人。 VLA 模型是当前具身智能领域最受关注的技术路线之一。它把视觉感知、语言理解和动作生成整合进一...

真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 幸丽娟 高质量标注数据快用完了，算力贵得离谱，黑盒依然无解。 大模型时代信奉的 Scaling Law，正在面临多重瓶颈。 更麻烦的是另一件事：很多任务天生就没有大数据——药物研发、冷启动推荐、科学探索。这些不是技术的短板，是世界的常态。 在IJCAI 2026大会的 Early Career Spotlig...

告别理想仿真，中国学术团队用物理工程方案回应落地挑战。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 过去一年多里，具身智能似乎按下了快进键。 从 Physical Intelligence 发布的π₀到开源社区追捧的OpenVLA，VLA大模型一路高歌猛进。在各种标准基准测试和精心搭建的实验室 Demo 中，机械臂叠衣服、拿取物品流畅得宛如人类，动辄刷出 90% 甚至 95% 以上的成功率。然而，当全行业都在欢...

CCF降级没能让中国学者少投，但一纸签证却让他们没法到场。 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 德国不莱梅当地时间8月22日下午，IJCAI-ECAI 2026 迎来闭幕式。程序委员会主席 Diego Calvanese走上讲台，用一组详实的数据为这场为期一周的学术盛会画上句号。 而站在这个节点上，IJCAI所呈现的不仅是论文与参会者的数字图谱，也是一张值得 AI学术圈细读的底稿。 01 注册与投稿...

AI 正在走的，是一条螺旋上升的路。 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 8月20日，IJCAI-ECAI 2026 正会进入第三天。 如果说18日的开幕式是荣誉的加冕，那么今天，聚光灯从获奖者转向了获奖研究本身。 AIJ/JAIR 获奖论文报告环节，获奖论文作者依次登台发表获奖感言、回顾获奖论文，诠释这些经典研究在最新语境下的生命力和再思考。从1990年的抽象推理经典到2021年的机器学习前沿，横...

当大语言模型化身为智能体走向真实世界，它们面临的困境，与十年前在十字路口指挥交通的强化学习模型如出一辙。 作者丨岑峰 幸丽娟 编辑丨岑峰 在通往 AGI 的浪潮中，基础模型智能体（Foundation Model Agents）正以前所未有的速度接管各种任务。业界曾普遍乐观地认为，凭借大模型海量的预训练知识，智能体可以无缝适应各种真实场景。 但在现实中，当我们将一个在英文语境下表现完美的智能...

面对大模型规模与硬件内存之间高达20倍的算力鸿沟，不重训的“1比特量化”如何把千亿参数的硅基大脑塞进微型设备？ 编辑丨岑峰 在 AGI 的狂飙之路上，大语言模型（LLM）正以一种近乎野蛮的“规模法则（Scaling Law）”吞噬着算力与数据。然而，当这些拥有千百亿参数的硅基大脑试图从云端降临到手机、汽车甚至植入式医疗设备时，却撞上了一堵难以逾越的“内存墙”：过去几年，模型参数规模的暴涨速度...