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上海交通大学卢策吾、汶川团队联合穹彻提出LIFT（Late Reactive Injection of Force for VLA Post-Training），被CoRL 2026高分收录，该方法在保留预训练知识的前提下，仅通过20至30条在线带力数据后训练即可让VLA学会力反馈，显著提升叠毛巾、插书、汉诺塔圆环放置等接触密集型任务表现。
过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。
瞄准这类 “看起来做对了，物理上却没完成” 的失败。破晓智能（PHANES AI）创始人、哈工大（深圳）长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
Fable 5 刚上线，系统提示词就泄露： 我读了一下这份提示词，有几个点比较关键：第一，Fable 给 Artifact 新增了持久化存储 API（window.storage）。Artifact 就是 Claude 用代码生成的独内容，比如 HTML 页面、React 组件等。以前 Artifact 不能保存数据，更像个一次性 demo。
核心观点：由前Apple Vision Pro两位技术负责人联合创办的Reactor，近期完成5900万美元种子轮及A轮融资，由Lightspeed Venture Partners领投，WndrCo
Cheng Lou：React 核心团队成员，参与 ReactJS 的早期开发；主导了 ReasonML（后来演变为 ReScript）的开发；目前在 Midjourney 工作，参与 AI 图像生成平台的开发。
新鲜出炉的龙虾来了！
中国人民大学团队在论文DLLM-Searcher中，第一次让扩散大语言模型（dLLM）学会了这种“一心二用”的本事。目前主流的搜索Agent，不管是Search-R1还是R1Searcher，用的都是ReAct框架。这个框架的执行流程是严格串行的：
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
想象你在准备早餐：你不会先写一份详细到「左手抓鸡蛋、右手拿碗、手腕旋转 45 度敲击蛋壳」这样的清单，也不会只有一个笼统的计划叫「做个早餐」，然后不知所措。