微软研究显示机器人推理卸载可提升表现与续航，并在 Physical AI Toolchain 加入该能力
微软研究院发布对物理 AI 机器人推理的系统性测试，指出推理只跑在机载 GPU 会限制机器人表现、续航与扩展性，卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率并支持更大的模型。
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Google ResearchAI 评分3434 Google Research 提出 AgentHands：为 XR 智能体对话生成同步手势
Google Research 在 CHI 2026 发表研究原型 AgentHands，让 XR 中的 AI 智能体在对话时同步生成手势。系统结合空间感知、GestureEvents 与词级 TTS 时间戳，将 LLM 输出映射为实时 3D 手部动作。N=12 的用户研究显示，相较纯语音基线，AgentHands 在空间定位沟通效果上带来显著提升。
Microsoft ResearchAI 评分4949 MindTopo 揭示 VLM 空间推理能力：静态识别强于交互规划
Microsoft Research 提出 MindTopo 基准，用于评测多模态大模型（VLM）的拓扑推理能力，覆盖连通、分离、顺序、包围与绳结五类任务。测试发现，模型在静态识别上明显强于交互规划，两者均远低于人类水平，失败多出现在规划而非感知阶段。图像生成只在单帧可见关系时有用，视频推演跨多步仍常改变拓扑或违反任务动力学。
Import AIAI 评分3737 Import AI 463 期：NVIDIA ENPIRE 让机器人策略实现自我改进；及一篇反思人类预测技术局限的文章
NVIDIA 研究者推出 ENPIRE 框架，让编码智能体通过自动评估与重置机制自主改进物理机器人策略。该系统在 PushT、整理针盒、剪扎带等灵巧操作任务上达到 99% 成功率，其中 GPT-5.5（Codex）与 Opus 4.7（Claude Code）表现相当，Kimi-2.6 落后。Matthew Tokson 在 SSRN 论文中指出，人类既一贯低估技术突破，又常误判其社会影响。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 GRASP：面向长时序世界模型的梯度规划器
GRASP 是一种面向学习型动力学（世界模型）的梯度规划器，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化，并直接向状态迭代注入随机性以探索。它还重塑梯度，让动作获得清晰信号，同时避开经由高维视觉模型产生的脆弱 state-input 梯度，使长时序规划更稳健。