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机器人视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是，今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
一个懂审美、更懂你的“AI闺蜜”。
OpenAI 前 CTO Mira Murati 和前应用研究负责人翁荔（Lilian Weng）创立的 Thinking Machines Lab，也就是 TML，刚刚发布了一个叫「Interaction Models」的研究
AI再也不是“回合制”了。Thinking Machines Lab（以下简称TML）发布首个模型，让实时交互能力成为模型原生能力。联合创始人翁荔出镜演示。
Mira Murati 用一年半时间证明了「人机协作」不是一句口号。 5 月 11 日，Thinking Machines Lab 发布了一段研究预览视频，展示了他们所谓的「交互模型」（Interaction Model）。
刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。
Assort Health 是一家值得被认真拆解的初创公司。成立仅两年多，累计融资1.015亿美元，拿着300万美元的ARR（年度经常性收入），却获得了7.5亿美元的估值。Assort 最近推出主动式互动引擎 Activate，从被动接听到主动做患者唤醒和慢病管理，这已经是在为真正面向用户的智能体做铺垫了。
和AI聊天，经常会出现一些很荒唐的事儿。这次的主角是豆包。 最近，我在跟豆包聊AI Agent的时候，随口问了一句：李沐（前亚马逊首席科学家）有没有讲过Proactive Agent的视频？ 豆包秒