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具身智能前沿取得重大突破！SuperMimic 或为机器本体扫清算力障碍
10 月 21 日，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）团队公开论文《SuperMimic: Scaling Humanoid Whole-Body Control with One Differentiable World Model》，论文已被 CoRL 2026 接
阿里Complementary RL：AI实现类人经验积累与运用学习突破
这项由阿里巴巴集团与香港科技大学联合开展的研究发表于2026年3月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2603.17621v1，为大语言模型智能体的强化学习训练带来了突破性进展。
清华许华哲：具身智能需要从 ImageNet 做起吗？
具身智能要落地一定得有ImageNet时刻吗？想认真地聊聊具身智能，文中会概述具身智能的发展线条，以及近期对”智能“的一些感想，但其中的判断、猜测很多缺乏实据，特别欢迎指出问题和讨论。关心具身智能技术问题的朋友可以看前一半，而更关心智能的朋友可以看最后的“具身智能之上”的部分。
告别单一局限！当进化计算遇上强化学习，破解路径规划难题（下）
导语:求解路径优化这类组合优化问题，进化计算是非常成熟的方法，优势在于其较强的鲁棒性，但是其缺点在于效率较低且理论并不完备。
腾讯与北大：让强化学习机器人"既见树木，又见森林"的新方法
这项由腾讯混元、麦吉尔大学与北京大学计算机科学学院联合开展的研究，发表于2026年第43届国际机器学习大会（ICML 2026），会议地点为韩国首尔，收录于PMLR 306论文集。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv编号2605.11711查询完整论文。
告别单一局限！当进化计算遇上强化学习，破解路径规划难题（下）
导语:解路径优化这类组合优化问题，进化计算是非常成熟的方法，优势在于其较强的鲁棒性，但是其缺点在于效率较低且理论并不完备。