还记得分层推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM）吗？ 这项工作于 6 月份发布，当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞，剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。相比于传统世界模型（如LeCun的JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现“双轨建模”。
最近，上海交通大学 ScaleLab 与香港大学 MMLab@HKU 领衔发布 RoboTwin 系列新作 RoboTwin 2.0 以及基于 RoboTwin 仿真平台在 CVPR 上举办的双臂协作竞赛 Technical Report。
「市象」获悉，段楠已在其GitHub主页悄然更新履历：现任京东探索研究院视觉与多模态实验室负责人，带领研究团队研发视觉和多模态基础模型。此前，他曾任阶跃星辰Technical Fellow(2024-2025)和微软亚洲研究院自然语言计算团队资深首席研究员和研究经理(2012-2024)。
在上一篇研究图谱中，我们指出医疗领域很可能是 Vertical Agent 最先落地的领域，其中最有代表性的公司之一是 OpenEvidence，一款专为医生设计的 AI 专业诊断 Copilot。
