哥伦比亚大学 FlexiTac 开源触觉传感器平台已运行 1.5 年
哥伦比亚大学李昀烛团队在 IROS 2026 研讨会上介绍了 FlexiTac 的进展，这是一个开源柔性压阻式触觉传感器平台。该传感器可在 3 分钟内组装完成，附带完整 BOM 和读出软件，并可与 LeRobot 机器人学习框架集成。Analog Devices 正在开发一款商业版本，其触觉分辨率是人类手指的五倍，通过半导体制造工艺生产。
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论文
研究论文、技术报告、基准与数据集
雷锋网42
雷锋网44 银河通用与清华等提出 LATENT：用不完美人类数据让人形机器人学会网球对打
银河通用 GaLbot 团队联合清华、北大等提出 LATENT，用 5 名业余选手约 5 小时的不完美人体动作数据训练人形机器人网球技能。该方法先训练运动追踪器并压缩为 latent action space，配合 Latent Action Barrier 约束，在 Unitree G1 上实现正手真实回球成功率 90.90%、反手 77.78%。
vLLM · X62 vLLM-Omni 技术报告提出用于全模态生成的统一服务运行时
vLLM 项目分享了 vLLM-Omni 技术报告，介绍了一种用于全模态生成的统一服务运行时。报告指出，语音助手、视觉生成、世界模型和机器人循环不再遵循单一的文本解码循环，而是演变为多阶段自回归流水线、迭代式扩散和有状态会话；LLM 服务器和扩散框架都只能部分覆盖这些需求。vLLM-Omni 作为共享控制平面，由一个编排器、专用引擎、一个连接器和统一的会话路径组成。文中附有论文和代码仓库链接。
雷锋网39 NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，还得学会「听」| ECCV 2026
NVIDIA Research 科学家李柏依在 ECCV 2026 Workshop 上分享 MultiGen 与 DexImit 两项工作：MultiGen 用扩散模型为物理模拟器生成的视频补上同步音频。
Microsoft Research40 微软开源逆合成模型 RetroChimera，论文登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式集成对两者预测重排序，在常见与罕见反应类型上均表现强劲。盲测中化学家更偏好其单步反应预测，十个挑战性目标的完整路线中成功九个，对比 de novo 模型五个、编辑模型四个、NeuralSym 两个。
Google Research22 Google 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 开放。
Import AI28 Import AI 470：机器不应享有权利；SPADE 自动化环境生成；Hawkeye 构建更优 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学研究仅小幅加速，AI 研究本身则无可测量加速。多校团队提出 SPADE 自博弈框架，让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基座提升 8.1。
Microsoft Research38 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已集成进 CP2K
微软研究院发布深度学习 DFT 泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。该版本已可在 CP2K 中使用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Hugging Face Blog48 Hugging Face 提出高效知识蒸馏方法：离线 Top-K Logits 与融合分块 KL Loss
Hugging Face 最新论文提出两项系统改进，让大语言模型知识蒸馏的训练成本大幅下降：离线缓存教师模型的 top-100 logits，使教师模型无需与学生模型同时驻留显存；融合分块 KL loss 避免生成完整的词表×序列长度矩阵。
Hugging Face Blog22 DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上超越 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR
DharmaOCR 在葡萄牙语 OCR 基准上取得 0.925 分，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。该模型通过葡萄牙语监督微调加 DPO 两阶段训练，将全部参数集中于巴西葡萄牙语，从而在提取质量与稳定性上形成领域专精优势。
Hugging Face Blog47 ScarfBench：面向企业级 Java 框架迁移的 AI 智能体基准测试
Hugging Face 发布开源基准 ScarfBench，用于评估 AI 智能体在企业级 Java 框架迁移中的表现，覆盖 Spring、Jakarta EE、Quarkus 三大生态，含 34 个应用、102 个框架实现和 204 个迁移任务。
Hugging Face Blog34 DiScoFormer：一个 Transformer 同时估计密度与 score，跨分布通用
Hugging Face 博客介绍 DiScoFormer（Density and Score Transformer），一个模型在单次前向传播中即可同时估计数据分布的密度与 score，无需针对新分布重新训练。
Google Research39 Google Research 用 AI 合成神经元加速脑图谱绘制，重建误差降低 4.4%
Google Research 提出 MoGen（Neuronal Morphology Generation）模型，通过点云流匹配生成合成神经元形状，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，使小鼠轴突重建误差降低 4.4%，主要来自合并错误的减少。该成果在完整小鼠脑规模上相当于节省 157 人年的手动校对工作，MoGen 已作为开源模型发布。