自变量机器人发布了全球首个世界统一模型WALL-B，解决了传统机器人在家庭环境中执行任务的局限性。WALL-B通过整合视觉、听觉、语言和触觉模块，实现了多模态能力，使机器人能够理解物理世界并自主学习，适应复杂环境，并通过真实家庭数据不断进化，成为家庭成员的潜在助手。

《Hermes Agent 从入门到精通》介绍了一种开源AI代理框架，能够让AI自主学习和进化，减少人类干预。该框架采用三层记忆结构，提升AI理解能力，支持多平台对接，降低使用门槛。尽管高度自动化，仍需人类监督以确保质量。

银河通用机器人推出全球首个网球对抗人形机器人智能规控算法LATENT，该算法通过分析人类不完美动作数据，自主学习复杂运动技能，提升网球击球能力，实验成功率达90%。

Figure公司推出的Helix 02机器人，估值390亿美元，能够全自动整理客厅，具备自主学习能力，完成清洁和物品整理等复杂任务。

天津外国语大学与百度文心合作，探索人工智能与外语教育的结合。通过建立数字人智能体平台，师生可以创建多语种助手，重构教学场景。课程强调将AI工具转化为学习助手，培养学生的自主学习能力。专家团队参与数据构建，提升AI在外语任务中的表现，推动文科院校在AI时代的转型与发展。

大多数开发者定期使用AI工具，但对其输出的准确性存疑。AI代理架构通过感知、推理、记忆和工具执行等组件，支持系统自主学习与决策。不同架构适应不同任务需求，设计时需考虑可靠性、延迟和成本等现实约束。

两位创业公司高管分享了七年的育儿经验，强调家庭作为一个系统的重要性。他们选择公立学校以节省精力，聘请保姆以提高可靠性，并将拓展教育带回家中。他们认为关注家庭整体质量和养育方式比单一干预更有效，鼓励孩子自主探索和学习。

Skills 技术通过模块化知识和工具，提升 AI Agent 的能力，解决模型扩展、可靠性和知识利用等问题。2025 年，Anthropic 和 OpenAI 推出 Skills，推动行业标准化和生态发展。Skills 允许模型动态加载任务指导，提高执行效率，未来可能实现多模态和自主学习，促进 AI 应用普及。

1月10日，清华AGI-Next峰会探讨中国AI的未来。姚顺雨强调To C与To B的分化，智能效率和自主学习的重要性。各公司在产品策略上开始分化，腾讯关注场景，阿里推开源，智谱专注Coding。未来Agent将自主定义目标，推动新计算模式。中国AI公司有崛起机会，但需更多冒险精神。

萨德伯里谷学校的教育模式强调儿童自主学习和社区参与，认为每个学生都有能力规划学习和参与事务。通过学校会议和司法系统保障学生权利，促进平等参与，提供安全环境，体现“知行合一”的理念。

本文介绍了HDMI（人类模仿交互）框架，该框架通过RGB视频学习人类与物体的交互技能，并利用强化学习训练人形机器人实现复杂的全身交互能力。研究表明HDMI在真实世界任务中表现出良好的稳健性和灵活性，尤其在行走与物体交互方面。尽管取得了进展，HDMI仍依赖于动作捕捉数据，未来需开发基于传感器的自主学习策略。

《去学校化社会》探讨了学校教育的弊端，认为学校制度导致社会不平等、环境污染和个人能力的丧失。作者主张教育应去学校化，强调个人自主学习和社区互动的重要性，提倡通过非正式渠道促进学习，以实现教育平等。

在线学习平台正在变革教育，赋予学生自主学习的能力。它们提供个性化学习、即时反馈和包容性，消除地理和经济障碍，促进合作与沟通。学生可以按自身节奏学习，获取丰富资源，培养终身学习的热情。这种技术与教育的结合，培养独立的学习者，推动教育民主化。

老师建议高职院校开设生成式AI通识课，结合理论与实践，通过问答、翻译和写作等任务激发学生兴趣，促进自主学习。