华为诺亚综述：生成式模型如何用于决策？
华为诺亚决策推理实验室综述了生成模型在智能决策中的应用。文章介绍了七种主要的生成模型，并探讨了它们如何在机器人控制、结构优化、游戏 AI 和优化问题等领域中提升决策性能。
自动驾驶
CVPR 2025｜GoalFlow：目标点驱动，解锁端到端生成式策略新未来
本文提出了一种基于GoalPoint的端到端生成式方法GoalFlow，通过引入密集的GoalPoint词汇表和高效的扩散模型FlowMatching来生成高质量多模态轨迹，在PDMS上达到了90.3%的最佳性能。
何小鹏：期待2026年能量产面向工业的L3级别人形机器人
何小鹏在’代表通道’中提到，小鹏汽车将在2024年量产并交付端到端自动驾驶汽车，并探索2025年L3级别自动驾驶。他还强调了汽车产业与机器人产业的融合趋势，并建议在满足国家标准的前提下，允许停车场开展无人驾驶低速泊车和取车试运营。
黄仁勋力捧，高盛开始讨论“物理AI”，给了这份名单
高盛发布研报称，自动驾驶、机器人自动化及AI装备等领域是物理AI（Physical AI）应用的重要领域。报告重点关注优步、小马智行等自动驾驶公司；地平线机器人、瑞声科技等AI装备企业；Harmonic Drive Systems、安川电机等机器人与自动化公司。
【科普】大模型蒸馏技术揭秘：用1%的成本，获得90%的AI能力！
文章介绍了大模型蒸馏技术及其应用。通过模型蒸馏，可以将庞大复杂的大型模型“瘦身”为更高效的小模型，节省计算资源、提高推理速度并适应更多平台。模型蒸馏的核心是知识转移和温度调控等技术，同时存在知识同质化、能力阉割及数据污染等问题，需要综合解决方案来应对。