论文题名： RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies。 作者： Tianxing Chen、Yue Chen、Zixuan Li、Ju
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论文专题讲解：CPS：Flow-RL 中的系数保持采样
论文题名： Coefficients-Preserving Sampling for Reinforcement Learning with Flow Matching。 作者： Feng Wang、Zihao Yu。 机构： CreateAI。 时间 / 主题： 2025-09；扩散模型 / Flow Matchin
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论文专题讲解：GenCeption：视频生成模型如何成为通用视觉学习器
论文题名： Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners。 模型 / 方法名： GenCeption。 作者： Letian Wang、Chuhan Zhang、Rishabh Kabra、Jasper Uijlings、Steven Wasla
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论文专题讲解：DM0.5：开放世界具身基础模型
官方题名： DM0.5: An Open-World Foundation Model for General-Purpose Embodied Intelligence。 作者 / 团队： Dexmal；官方博客和 OpenDM README 未列出个人作者，本文按官方团队材料处理。 时间 / 主题： 2026-07
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论文专题讲解：LongCat-Video：长视频生成、GRPO 与高效推理
论文题名： LongCat-Video Technical Report。 作者： Meituan LongCat Team、Xunliang Cai、Qilong Huang、Zhuoliang Kang、Hongyu Li、Shijun Liang、Liya Ma、Siyu Ren、Xiaoming Wei、Rix
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论文专题讲解：MuZero：只预测对规划有用的世界模型
论文题名： Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model。 作者： Julian Schrittwieser、Ioannis Antonoglou、Thomas Hubert、Karen Simonyan、Laurent Si
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论文专题讲解：Cosmos 3：面向 Physical AI 的全模态世界模型平台
论文题名： Cosmos 3: Omnimodal World Models for Physical AI。 作者： NVIDIA。 机构： NVIDIA。 时间 / 主题： 2026-06-22；技术报告 / Physical AI / Omnimodal World Model。 arXiv / 官方报告： 官方
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论文专题讲解：Qwen-RobotManip：先对齐再扩规模的机器人操作基础模型
论文题名： Qwen-RobotManip Technical Report: Alignment Unlocks Scale for Robotic Manipulation Foundation Models。 作者： Qwen Team；Haoqi Yuan、Zhixuan Liang、Anzhe Chen、Ye
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思考探索：世界模型驱动的机器人数据飞轮：能持续生产经验的系统，才是真正的基础设施
关注的问题。 如果 World Model 是机器人获得“内部模拟器”的关键能力，那么它到底需要什么样的数据飞轮，才能学好、用上，并在真实部署中持续变强？ 和一些以底层零部件、运控、整机可靠性为优势的机器人本体团队聊天，经常会听到一个很自然的判断：现在模型还不够好、也不够统一，所以智能化可以先放一放；公司先做沿途下蛋的
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思考探索：自动驾驶世界模型：从渲染、仿真到规划闭环
这份材料给我的核心启发是：自动驾驶中的世界模型不应该只被理解为“预测未来画面”。更准确的读法，是把它放回 观测-状态-动作 的闭环里：渲染回答“世界状态怎样变成传感器观测”，仿真回答“状态和动作怎样演化成下一状态”，规划回答“观测怎样变成动作”。 所以，自动驾驶世界模型的真正价值，是提供一种可被规划器、仿真器、数据引擎
