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视觉问答模型的准确率不断提高，但高分未必来自视觉理解 —— 当基准图像与答案已进入训练语料，模型可能只是复现了记忆。浙江大学等团队提出 ReKey：保留原始真实场景，只更新决定答案的那一小块视觉线索，使每轮评测都面向未见过的内容。
如何从一段视频中获得完整、稳定的 3D 物体？过去，这个问题大致沿着两条路线发展。
当 VLA、WAM、RL、TAMP、MPC 等机器人控制策略在各自擅长的任务中大放异彩，如何刻画其能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，正逐渐成为机器人完成复杂长时序任务的关键。
近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
Agent的能力越来越强，但使用体验仍有一个尴尬之处： 每换一个Agent甚至换一个session，就像换了一个完全不了解你的新员工。
一个80亿参数的大模型，一口气吞下15万亿token的训练数据，堆到硬盘上差不多7TB。可它真正「背」得下来的，少得可怜：每个参数只装得下3.6 bit。一个英文字母8 bit，连半个都填不满。
近日，由清华大学深圳国际研究生院智能机器人实验室刘厚德教授领衔、王立博博士后担任 AI 首席研究员的大模型团队，正式发布了 VeriLoop Coder-E1—— 一款基于 Qwen3.6-27B 构建、面向仓库级代码修复与智能体式软件工程任务的开源垂类代码模型。
Axis Robotics 与佐治亚理工、加州大学伯克利分校、南洋理工等高校团队通过超过 5 万条人类演示和一组规模实验，给出了一个肯定但更复杂的答案：众源仿真数据可以有效，但模型能否从数据规模中持续获益，取决于任务覆盖、行为多样性、质量控制和数据增强，而不只是轨迹数量。
最近，一篇来自 UIUC 与哈佛大学的论文，试图把这块最后的拼图补上。作者给这个新范式起了个名字，叫 Explorative Modeling（探索式建模），模型简称 XM。它的想法简单到近乎朴素，却指向一个大胆的结论：生成模型除了参数和数据，其实还有第三根可以放大的轴。
JarvisHub 给出的答案，是把可编辑画布同时变成用户工作区、Agent 的外部记忆、行动空间和共享项目状态。Agent 不再只从聊天记录里猜测上下文，而是直接「看」到画布上的提示词、参考图、候选版本、生成结果、依赖关系、失败记录和用户反馈，再据此规划、调用工具、写回结果。