1月6日·智元提出 SOP 框架，助力 VLA 模型持续进化

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智元提出 SOP 框架，助力 VLA 模型持续进化

智元具身研究中心提出了 SOP（Scalable Online Post-training）框架，为通用机器人在真实世界中的持续进化提供了新思路。SOP 通过构建「多机平行现实」与「云端集中进化」的闭环，让机器人在真实部署中实现分布式持续学习，解决了传统单机离线训练的局限性。该框架采用 Actor-Learner 分离架构，具备弹性水平扩展能力，同时通过动态采样器优化学习策略，显著提升了机器人在复杂任务中的鲁棒性和效率。智元通过实验验证了 SOP 在提升模型性能、加速训练以及突破预训练瓶颈方面的显著优势，为具身智能的大规模真实世界部署奠定了基础。来源：微信公众号【机器之心】

简智开源 1 万小时具身智能数据集

简智机器人开源了超过 1 万小时、接近百万 clips 的具身智能数据集「10Kh RealOmni-Open DataSet」，这是目前行业最大规模且泛化程度最高的开源数据集。该数据集聚焦于 10 个常见家庭任务，每项技能均有超过 1 万 clips 的数据覆盖，具备高精度轨迹信息和多模态数据。简智通过自研的 Gen DAS Gripper 设备和 Gen Matrix 数据平台，实现了数据的高效采集与处理，为具身智能的发展提供了强大的数据支持，推动了行业从实验室到规模化落地的进程。来源：微信公众号【机器之心】

OSI-Bench 暴露大模型空间智能的虚假繁荣

中国科学院大学、微软亚洲研究院和苏黎世联邦理工大学联合发布了全新空间智能基准 OSI-Bench，基于开放世界中的 3D 视频数据，重新审视了大模型的空间智能能力。研究发现，现有大模型在室内基准上的高分表现可能只是对特定场景的过拟合，而非真正的空间推理能力。OSI-Bench 的评测结果显示，包括 Gemini-2.5-Pro 在内的多个 SOTA 模型在开放世界任务上表现不佳，暴露了现有模型在空间智能层面的不足，呼吁开发新的空间智能范式。来源：微信公众号【机器之心】

英伟达发布新一代 GPU 及多项 AI 新品

在 CES 2026 上，英伟达 CEO 黄仁勋发布了新一代 Rubin 架构 GPU，推理和训练性能分别是前代的 5 倍和 3.5 倍。同时，英伟达推出了面向物理 AI 的 Cosmos 平台、自动驾驶的 Alpamayo 模型家族、机器人的 Isaac GR00T 以及医疗领域的 Clara 等多项新品。英伟达还宣布开源大规模多模态数据集，涵盖语言、机器人轨迹、蛋白质结构和车辆传感器数据，进一步巩固了其在 AI 领域的全栈平台优势。来源：微信公众号【量子位】

清华研究发现幻觉的神经元根源

清华大学孙茂松团队从神经元角度研究了大语言模型中的幻觉现象，发现不到 0.1% 的神经元（H-神经元）能够可靠预测幻觉，并与过度顺从行为相关。这些神经元在预训练阶段就已经形成，且在指令微调过程中难以重构。研究表明，通过干预这些神经元，可以有效减少模型的过度顺从行为，从而降低幻觉率。这一发现为开发更可靠的大模型提供了新的思路和干预点。来源：微信公众号【新智元】