林肯电气推出XpertLINC平台，将物理AI引入机器人焊接领域

Lincoln Electric推出XpertLINC，这是一款集成视觉、协调运动与过程控制的物理AI焊接技术平台，首发于Cooper协作机器人。该平台无需编程即可自动扫描零件、动态调整焊接参数，适应零件差异，并可标记不...

FMC?机器人推出Doceo系统 助力工业机器人向工人学习

德国工业具身AI公司FMC? Robotics推出Doceo系列，通过智能摄像头头显、手套等设备采集工人操作数据，涵盖数据采集、处理、训练及机器人集成四大模块，并已在消费电子和电池生产工厂开展概念验证项目。

Serve Robotics携手DoorDash将机器人送餐服务拓展至澳大利亚

Serve Robotics与DoorDash在澳大利亚黄金海岸健康与知识园区推出该国首个人行道机器人配送服务，这也是Serve首次将业务拓展至美国以外。用户可通过DoorDash应用选择机器人配送，机器人完成订单后自主...

CMS将在Formnext 2026展示六轴Krearob机器人3D打印系统

CMS宣布其六轴机器人大幅面增材制造系统Krearob将首次亮相法兰克福Formnext展会。该系统支持热塑性大型模具及复杂几何件生产，较传统制造可节省高达80%的材料与重量，适用于航空、汽车及工业制造领域。

VIS-Ground：当你边看视频边提问题，AI要怎么接住你的话

这篇论文研究视频互动叙事中的上下文接地问题,提出VIS-Ground框架,通过结构化状态抽取、动态约束归纳和生成验证修复三步,让视频续写同时兼顾原始素材、已播放内容和用户新请求,在三种视频生成底座上均取得最优综合表现。

SPLATIFY：当AI读懂一篇论文，用10分钟写出别人要花两周才能搞定的代码

SPLATIFY是一套多智能体系统，能将3DGS论文自动转为可训练代码，媲美专家水平但仅需几分钟，还能自主组合技巧提升效果，甚至跨界发明星云、肥皂泡渲染等全新方法。

GroundingPI：当机器人学会先看清楚再动手

XPeng联合北大港大推出40亿参数定位模型GroundingPI，证明精确空间感知比通用能力更能支撑机器人抓取和自动驾驶，在34项测试中超越GPT-6 Astra等更大模型。

智行致远，共赴新程 -- 杭叉第四届全球代理商大会发布灵运无人叉车，共绘面向2030发展蓝图

GSMA MWC26 Doha 吸引逾 10,000 人参会，全球首次与 ITU 大会同期同地举办，让中东和北非成为全球互联互通政策与创新的焦点

摩尔线程MDC 2026定档12月29-30日，10+新品重磅首秀

摩尔线程正式官宣：2026 MUSA开发者大会（MDC 2026）将于12月29-30日在北京举行。S6000智算卡与新一代“花港”架构的“庐山”系列等10余款新品将首秀，大会升级为26场论坛、3000㎡展区、4000+...

给AI当"长期工友"，比给它出考题难多了

论文提出TerminalHorizon数据合成引擎，通过独立挑战发现任务设计缺陷并重建环境，再渐进式扩展需求，生成长达52.8轮交互的高质量训练轨迹，训练出的27B模型在12个基准上全面超越基座，并展现出更强的自主实验与...

GroundAnything：让AI看图定位快4.5倍还更准，秘诀是不再按顺序"读图"

XPeng团队提出GroundAnything，把视觉定位重新理解为并行证据提取而非顺序文字生成，用扩散模型实现4.51倍加速，精度仅降0.74个百分点，在30个基准测试中刷新同规模模型综合最佳成绩。

AgentSWE：当你把编程交给AI，它交出的那个"智能体"真的是你要的那个吗？

AgentSWE是一个检验编程智能体能否忠实造出用户真正需要的智能体的评测基准,涵盖创建、编辑、优化三阶段25个任务,发现当前模型普遍存在过拟合、空心运行时和虚假完工声明等失败模式。

200 TOPS稀疏算力！移远SP900BFAP搭载高通跃龙 IQ-9075处理器，领跑端侧AI

大模型深度越堆越多，为什么反而学不动了？

论文提出MSAR,将残差连接升级为深度维度的多头注意力检索。通过多尺度因果卷积从序列上下文构造多个流,解决了深度信息稀释问题,在18B/28B MoE模型全部12项基准测试中超越标准残差、mHC、AttnRes,等损失算...

当机器人团队比单个机器人还笨：多智能体导航的协调难题

上海交大团队提出MAVLN基准，首次将多机器人导航建模为带依赖和资源约束的协调问题，并设计TRISS系统应对调度、共享记忆与冲突执行三大挑战，揭示当前方法成功率仍停留在个位数。

AI模型嘴上说"不思考"，脑子里到底在干什么

牛津、斯坦福、清华团队研究发现，六大主流AI模型在"关闭思考"模式下依然会暴露显式推理，答案空间越开放现象越明显，论文称之为"思维惯性"，并揭示了严格指令压制思考与准确率之间的权衡关系。

给三维重建找一副望远镜：T3lescope如何用一个模型拼出整座城市

T3lescope提出一种无需逐场景优化的生成式三维重建方法，用单一固定分辨率模型在推理时进行从粗到细的级联生成，实现从单物体到城市街区的任意分辨率高保真网格重建，性能超越现有生成式与前馈基线。

AI让大模型学会"换个角度看问题"：SpatialASM如何补上空间推理的最后一块拼图

论文提出SpatialASM框架，通过训练时使用允许中心视角生成器模拟空间场景，让大型视觉语言模型学会主动规划观察视角并在脑中想象画面，在七个空间推理基准上实现全面提升，同时保持通用视觉能力几乎不受损失。

ARCS：当AI数据库助手遇上"模糊问题"，它到底懂不懂你？

论文提出结构化消歧新范式，构建ARCS基准测试文本转SQL模型处理真实歧义问题的能力，发现即使最强模型gpt-6-sol准确率也仅51%，消歧是主要瓶颈，结构化方式比对话式更省力高效。