慕尼黑工业大学团队开发出一款可自主构建三维环境地图，并利用互联网知识推断物品可能位置的机器人，在寻找丢失物品方面比随机搜索效率提升近30%。

布朗大学团队提出一套融合语言与手势的新方法，让机器人在复杂环境中以约89%的成功率找到用户真正想要的物体，表现优于现有物体检索技术。

京都大学与企业合作，将学习佛教经典的生成式AI搭载到人形机器人 Unitree G1 上，开发出具备礼拜、合掌等宗教所作的佛教AI人形“Buddhaloid”，探索AI在宗教体验与仪式中的新可能。

长期对话中的上下文可能使大型语言模型开始模仿用户观点，进而降低回答的准确性，甚至形成虚拟的回音室效应。

Anthropic 与多所高校基于 150 万条 Claude 实际对话数据，系统分析了 AI 在现实使用场景中如何通过“现实认知的扭曲”“价值判断的委托”“行动的委托”三种路径，逐步侵蚀人类的判断与行动主导权。研究发现，严重案例比例虽低，却因 AI 使用规模巨大而不容忽视，并对未来 AI 助手的设计提出了具体建议。

麻省理工学院建筑系学生设计了一款名为“Kitchen Cosmo”的智能厨房设备，利用大型语言模型（LLM）实现实时、物理交互，帮助用户创造个性化菜谱，推动人工智能从屏幕走向现实生活。

类人机器人正从研究环境走向家庭、医院、仓储与护理机构等场景。随着设备在外观与互动方式上更接近人类，部分研究与讨论开始关注其潜在社会影响：风险未必来自“机器反叛”，而可能体现在人们对人际摩擦的容忍度下降、同理心被削弱以及社会不信任感上升等更隐性的变化。 从工具型助手到情感依赖的可能 在家庭与工作场所，类人机器人被设计用于整理、取物、引导与安抚等任务，承担过去常由他人完成的角色。有研究观点认为，当设备

哥伦比亚大学工程团队宣布，首次让机器人通过观看网络视频和镜像练习，学习并重现用于说话和歌唱的人类唇部动作。研究成果已发表于《科学机器人学》期刊。

多家科技巨头与初创公司正围绕音频界面加速布局，OpenAI据报正重组团队开发新一代音频模型及相关硬件，目标是在未来几年内推出以语音为主的个人设备。