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Ola-Sem 正式开源版本来了！UniWAM 探索 Human-Robot Co-training 的 Scaling 趋势，实现世界理解、未来预测与动作生成的统一学习，代码与权重全面开源。
上海交通大学卢策吾、汶川团队联合穹彻提出LIFT（Late Reactive Injection of Force for VLA Post-Training），被CoRL 2026高分收录，该方法在保留预训练知识的前提下，仅通过20至30条在线带力数据后训练即可让VLA学会力反馈，显著提升叠毛巾、插书、汉诺塔圆环放置等接触密集型任务表现。
几个小时前，Barret Zoph 在 𝕏 上发了一条推文，他说自己将加入谷歌 DeepMind，而他的 AI 生涯正是从谷歌 Brain 的 Residency 项目起步的，这次算是重返旧地；他将专注于强化学习（RL）与后训练（Post-Training）方向，更多消息稍后公布；他还补了一句，谷歌拥有在 AI 领域持续成功所需要的全部要素，他很高兴能成为这个使命的一部分。
就在刚刚，X上网友「三只草莓」爆料，SSI正在探索一种基于TTT（Test-Time Training，测试时训练）的小型推理引擎。 据其描述，这个模型会用专门整理的数据学习「如何学习」，再在解决问题的过程中更新部分权重。
近期，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 先后做客红杉资本的《Training Data[1]》和 WisdomTree 的《The Next Big Thing[2]》。两期访谈从模型和芯片，一路延伸至内存、能源、数据中心与 AI 商业模式，并指向同一个变化：AI 竞赛的焦点，正从单纯比较模型能力，扩展到谁能以更低成本、更大规模，把模型能力稳定地交付出来。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
海内外资本正在同步加码AI宠物硬件。AI情绪翻译项圈Traini斩获英伟达、谷歌、Meta等高管的投资，国内的MOVA、Pettichat、PurrPurr、SATELLAI、Loona今年也接连吸金。
亚马逊于 2020 年推出的 AI 加速芯片 Trainium 已赢得包括 OpenAI、Anthropic 及优步科技在内的数家重量级客户，这些企业均通过亚马逊云服务使用该硬件。亚马逊表示，该芯片已带来超过 2250 亿美元的收入承诺。
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。
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。