Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1，统一处理文本、图像、视频与机器人控制
Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1 的研究预览版，可在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。与多数把任务分派给专用模型的系统不同，Rho-1 将所有模态作为 token 放在同一上下文窗口中，无需工具调用或外部模型。
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The DecoderAI 评分6565
Hacker NewsAI 评分1212 Angie Dixon：独立的未来是相互依存
残障作家 Angie Dixon 在 Hacker News 撰文指出，文化对"独立"的定义——凡事自己做、不显露出被帮助——几乎无人能真正满足，因为自给自足者同样依赖电力、道路、算法与他人劳动。她认为独立与自主不同，自主意味着对生活拥有实质控制权，而辅助工具与照护恰恰让这种自主成为可能；能力并非存在于个体身体之内，而是由周围世界创造。
TechCrunch · AIAI 评分4040 Safeworld 融资超 1200 万美元，为 GenAI 机器人做安全评估
卡内基梅隆大学 Safe AI 实验室主任 Ding Zhao 联合创立 Safeworld，用搭载真实人体模型的仿真环境评估生成式 AI 驱动的机器人控制系统。
掘金AI 评分1717 机器人越来越多以后，谁来把它们组织起来？
当工厂里机器人从几十台增至几百台，生产能力并不会自动翻倍，核心问题从"单台机器人能做什么"变成"如何把分散能力组织成整体"。文章提出AI负责理解与判断、系统负责组织与调度、机器人负责落地执行，三者连接才构成完整的机器生产能力，系统让机器人围绕同一生产目标形成可运行的整体。
arXiv cs.CVAI 评分2424 CHASE-VLA：面向视觉-语言-动作模型的 chunk 感知训练后量化框架
CHASE-VLA 是一种面向 VLA 模型的 chunk 感知训练后量化（PTQ）方法，利用策略生成的动作 chunk 作为因果上下文，结合去噪步分组信息自适应调整动作专家（AE）的激活缩放，无需修改预训练策略即可实现 AE 中 MLP 与注意力投影的 W4A4 量化。
arXiv cs.CVAI 评分2424 IG-VLA：通过内化时空想象实现高效 VLA 推理
研究团队提出 VLA 推理框架 IG-VLA，让模型在视觉表征空间中想象任务相关的未来场景演变，并通过 Scene Gist Memory 将推理结果内化为紧凑的 Scene Gist Token，从而在推理时跳过显式未来想象。
arXiv cs.AIAI 评分3232 ProWAM：渐进式视觉规划的世界动作模型，在 LIBERO-Plus 与 RoboTwin 刷新 SOTA
ProWAM 是一种渐进式世界动作模型，通过联合预测动作与有序稀疏视觉子目标，为动作生成提供显式视觉引导。它在 LIBERO-Plus 上达到 85.8%、随机化 RoboTwin 上达到 75.7%，相对最强基线提升最高 +35.9%；零样本真实场景成功率为 70.0%，较基线 55.0% 提升 +15.0。
arXiv cs.LGAI 评分2020 Co-design Gym：面向具身与策略协同优化的统一基准
研究者推出 Co-design Gym，一套用于联合优化具身设计与控制策略的基准环境套件，覆盖机器人操作与运动、多机器人协作、软体动力学、电子游戏、电网、无线网络、F1 赛车、多智能体仓库和最优控制等领域，共 20 个环境族、超过 85 个协同设计预设。该工作还对代表性协同设计算法做了系统评测，刻画了当前 SOTA 水平。
Latent Space精选AI 评分7878 AMD 以 82 亿美元收购 World Labs，Atlas 解决稀疏重建问题
AMD 以 82 亿美元收购 World Labs。World Labs 创始人李飞飞在博客中回顾，公司自 2024 年成立以来构建了图像、视频与空间重建的模型训练团队，并在收购 SceniX 后推进机器人仿真能力。
推荐理由：AMD 收购 World Labs 的价格与 Atlas 在稀疏重建上的定位，能帮读者理解空间智能赛道的整合逻辑。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软团队系统测量了机器人端侧与卸载推理的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。