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香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
硬氪获悉，具身智能企业穹彻智能（Noematrix）近日完成新一轮数亿元融资，本轮融资由无锡数据集团领投，投资方包括上海交通大学AI未来基金（创业基金）、上海创之智科技有限公司（上海创智学院全资子公司）、一村资本等。
昨天，AI 圈大都被这一新闻「刷屏」：巴西里约热内卢市政府旗下的一家 IT 公司，平地一声雷地推出一款名为「Rio 3.5」397B 的开源模型，甚至还一路逆袭杀进了全球第一梯队，超越 Qwen 3.7 Plus 等开源模型，在多项基准测试中斩获 SOTA 性能。
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”。
刚刚，上海创智学院副教授、智元机器人首席科学家罗剑岚带队，发布全球最大规模的开源预训练具身世界模型——τ0-World Model（τ0-WM)。整个τ0-WM参数量达到5B，预训练数据规模高达约3万小时。其中，真机遥操作数据第一次成了绝对主力，占到了1.78万小时。
最近，来自上海创智学院、复旦大学等机构的研究者提出了 Hallo-Live，试图正面解决这个矛盾。论文于 2026 年 4 月 26 日 发布在 arXiv。该方法将 异步双流扩散（Asynchronous Dual-Stream Diffusion） 与 人类偏好引导蒸馏（Human-Centric Preference-Guided DMD） 结合起来
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。
上海交通大学、上海创智学院与瑞金医院联合发布的CX-Mind，是目前首个将胸片诊断推进为「可验证推理链」的多模态大模型——从看到异常，到解释为什么、排除了什么、结论怎么来的，每一步都有影像证据支撑。
模思智能成立于2024年，位于上海徐汇区，由上海创智学院与复旦大学联合孵化，是国内少数完成“全模态基座模型能力闭环”的初创公司之一，致力于构建统一Token表达框架下的“情境智能”能力，推动Agent系统在真实世界中的自主交互与任务执行。
来自复旦大学、上海创智学院的研究人员提出 LifeSim，一个面向个性化助手评测的长程用户生活模拟框架。LifeSim 同时建模用户内部认知过程与外部物理环境，生成连贯的生活轨迹、事件序列与多轮交互行为；在此基础上，研究团队进一步构建了 LifeSim-Eval，用于系统评测模型在长期个性化交互中的能力边界。