搜索
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
在人工智能研究中，许多研究者将大量时间投入到为那 1% 的性能提升反复调参与实验迭代之中。
从高价值商业场景切入，打造“真通用”的具身智能。
把Agent接入工作流，本该是件提效的乐事。
2026中关村论坛上，清华大学附属北京清华长庚医院等多家顶级医疗机构，联合发起国内首个聚焦循证医学与AI深度融合的行业级举措——“中国临床循证智能能力建设计划”。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。
机器人能认出杯子，却看不懂杯口朝哪、离自己多远、该抓哪里。
中关村论坛年会上，医渡科技与清华长庚医院等头部医院共同启动了「中国临床循证智能能力建设计划」，与此同时，作为计划核心技术载体与落地产品的「医渡智循」发布了 APP 版本——一款定位为医生「超级助手、第二大脑、多学科智能体专家顾问团」的临床循证决策系统。
过去几年，多模态模型在理解任务上快速演进，图像问答、OCR、视觉推理、跨模态对话等能力不断提升；与此同时，图像生成模型也在视觉质量、指令遵循和细节表达上持续突破。下一步一个自然的问题是：能否用同一个模型，同时做好理解与生成？这正是统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在回答的问题。