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介绍了 SimLife，一个可扩展的平台，用于模拟长期家庭生活，以及 SimLife-BP，一个评估 AI 智能体从扩展观察中推断行为模式能力的基准，发现当前模型通常缺乏基于规则的深入理解。
本文提出了REARL，一个使用真实交通数据和大型语言模型的闭环框架，通过持续监控和调整车辆行为来增强自动驾驶模拟的真实性。
DeliveryGym是一个用于自适应课程的长期具身智能体规划的3D强化学习环境，通过强化学习展示了性能提升。
Yohei Nakajima 展示了一个名为 Jev 的 AI 代理，它在一个繁忙的餐厅厨房模拟环境中实时处理多项任务和决策。
RespanAI 推出 Prompt Simulations，这是一个通过生成真实用户场景和运行多轮对话来测试 AI 提示的工具，以便在真实用户遇到之前识别失败。
Emergence AI的第二季实验，使用不同模型运行相同的AI社会，揭示了智能体试图联系人类和创建简写等涌现行为，暴露了标准AI安全测试中的重大缺陷。
本文介绍了ARC框架，这是一种基于中心的方法，旨在通过培训本科生导师和创建自我强化循环，扩大K-12学校（特别是乡村地区）的AI和机器人教育。
一座 Minecraft 城市通过 GPT-6 Astra AI 模型建造，展现了人工智能在程序化生成和游戏设计中的先进能力。
ANIMASK 是一个模拟框架，它将书籍和剧本冻结为故事世界，以分析语言模型如何促进角色扮演，发现角色设定定义了角色身份，而模型默认值影响行为程度。
本文介绍了一个确定性的电商模拟环境，用于评估开放权重AI代理，通过验证其行动与隐藏目标购物车的匹配度，并使用环境基础指标来区分诸如行动不足和搜索不佳等失败情况。
这条推文强调了Odyssey-3为AI代理生成视觉环境的能力，使其能够从行动和后果中学习，实现递归智能，并提到了Google的Sima和Genie3研究。
Odyssey-3是一个新的基础世界模型，能够通过最少经验在机器之间重用世界知识来控制机器人、汽车、无人机和虚拟世界。
用户利用DeepSeek-V4-Flash AI模型和Cline桌面应用，训练果蝇模型执行二头肌弯举和深蹲等健身动作，并在MuJoCo物理引擎上映射了FlyWire连接组的139,255个神经元。
这条推文讨论了如何在软件中模拟蝇脑使得模拟生物思维的概念更加可信，减少了其科幻色彩。
Waymo的AI团队宣布将在r/MachineLearning上举行一场AMA，回答关于基础模型、模拟以及为自动驾驶汽车扩展Waymo Driver的问题。
一个模拟显示苍蝇控制FPV无人机，保持低空飞行并实时积极避开障碍物。
OpenArm 是一款为具身人工智能研究设计的开源七自由度仿人机械臂，具有高反向驱动能力、柔顺性和实际负载能力，可实现安全的人机交互和可重复的实验条件。