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Real2Sim2Real 为此提供了一条路径：将真实场景重建为仿真环境，在其中生成示范、训练策略，再将技能迁移回真实机器人。但要让这条路径支撑人形机器人的全身操作，仍需跨过两道门槛。
长程智能体（long-horizon agents）正从「修一个 bug」走向连续数小时的终端与编程工作，但它的强化学习训练也格外昂贵：前沿实验室可以在数千张 GPU 上扩展 RL，而对多数团队来说，一条训练样本往往就是一次长达 3 小时、上百轮工具调用的完整尝试，任何一个环节出错，浪费的都是成小时的 GPU 时间。
「刚才是谁说，打算种花？」
Coding Agent写代码的能力越来越强，写测试的能力也在同步提升。从为函数补单元测试、为GitHub Issue编写复现用例，到为整个代码仓库构建回归测试，Codex、Claude Code等前沿Coding Agent已经能够浏览仓库、修改实现，并借助执行反馈不断修正测试。
在机器人操作研究中，视觉语言动作模型（Vision-Language-Action，VLA）与世界动作模型（World Action Model，WAM）为机器人提供了不同的动作生成路径。但当任务从一次抓放延伸到连续搭建与双臂协同，决定成败的就不只是眼前这个动作能否完成，还包括此前建立的条件能否一直支撑后续执行。
设想一个客服系统，每秒涌进成百上千条用户请求。
工业推荐的优化重心，已经从单一交互指标转向整体eCPM（每千次曝光收益）。
改变 RSI 的基本演化单位，从任务转变为能力，有望从针对具体任务的局部优化，走向跨任务、跨模态的持续演化。
前不久，Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察：很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景，过多的原始信息塞给模型，有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
Scaling up 是大模型的标志，也引领了近几年语言模型技术的飞跃。然而实际上，大语言模型架构，作为其最本质的计算基础，也在近年来持续发展。