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实时
11月4日周三
  1. IT之家 · AI62

    小鹏联合北大、港大等发布 GroundingPI 预训练模型,感知模块综合跑分超过 GPT-6 Astra

    小鹏联合北大、港大等发布的 GroundingPI 模型在 34 项感知基准综合评测中得分 73.68,超过 GPT-6 Astra 的 71.54。该模型以约 40 亿参数规模,采用“感知优先”技术路线,在机器人仿真任务中展现更高数据处理效率与更强的场景泛化能力,显著降低示教成本并保持稳定性。

11月3日周二
  1. IT之家 · AI

    Xiaomi-Robotics-1 具身基座模型在小米青年公寓启动“试运营”

    Xiaomi-Robotics-1 具身基座模型已在小米青年公寓启动“试运营”,可自主规划完成桌面整理、垃圾清扫等任务。该模型基于 10 万小时 UMI 数据预训练、1 万小时跨本体数据后训练,支持移动操作、双臂机器人,适配复杂任务。小米技术官方搭建的 Agent 闭环系统实现 30 分钟内覆盖 3 房间、50+ 任务长程验证。

  2. Hugging Face Daily Papers38

    REA:一个用于异步脑-小脑控制的路由化具身智能体运行时

    REA 将深思熟虑和反应性策略统一在单一运行时中,通过异步协调,在模拟和真实机器人任务中实现了高成功率并减少了控制开销。在 60 个 LIBERO-Pro 任务上的 3,000 个测试片段中,REA 达到 95.9% 的成功率,并击败了其自身策略库中的最佳单智能体基线(94.7%),同时将控制步骤减少 25%,控制时间减少 17%。

  3. Hugging Face Daily Papers34

    OSWAM:一种高效的单步行动生成世界行动模型

    OSWAM 通过使用结构化想象标记初始化扩散过程,并将未来条件特权信息蒸馏到单个去噪步骤中,实现了自动驾驶和具身控制中的实时高质量行动生成。该模型仅需一步扩散即可生成高质量行动,比需要数十步的去噪过程直接策略世界行动模型(WAM)快约 3 倍,在 NVIDIA RTX 5090 GPU 上实现低至 40ms 的延迟,支持实时编译推理。

  4. TechCrunch · AI58

    42AI 脱离隐身期,获 6250 万美元融资并推出可预测人类行为的“行为世界模型”

    42AI 推出“行为世界模型”可预测人类行为,已在数家金融经纪商部署,通过分析用户与支持、销售等互动及交易记录,预测个体在市场波动中的反应,准确率达 98%(指交易流符合预测范围),F1 分数 0.8-0.85。公司获 6250 万美元种子轮资金,客户覆盖近 3000 万人,正探索游戏、反欺诈等领域的应用。

11月2日周一
  1. Hugging Face Daily Papers58

    Wizard:通过智能体控制实时操控任意世界

    Wizard解耦角色动画、场景操控和游戏逻辑与视觉生成,通过结构化视觉代理让智能体控制关节骨骼和场景几何,实现24 FPS的实时交互,零样本泛化到未见场景、角色和动作。团队构建了50.3小时对齐的代理-视频对,包含750场景和178个角色,支持角色自适应遮罩、因果适应和少步蒸馏技术。

11月1日周日
10月31日周六
  1. IT之家 · AI40

    罗技 MX 系列首个特别版鼠标 MX MASTER 4 开发者特别版及 MX KEYPAD 创意工作台国行发售

    罗技 MX MASTER 4 开发者特别版是 MX 系列首个特别版,定价 999 元,融入编程符号设计,购买可获赠 500 点 WorkBuddy 积分;MX KEYPAD 创意工作台定价 799 元,配备 9 个全彩可自定义 LCD 按键,支持通过 SDK 构建 AI 插件,购买可获赠 3000 点 WorkBuddy 积分。

  2. 量子位72

    智元发布GO-3 Preview与WITA-OMNI双模型并推出Worken工时单位

    智元在创新日发布具身基座模型GO-3 Preview和全模态交互大模型WITA-OMNI,前者在RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum三榜登顶,后者在Daily-Omni、TimeLens-Bench、EmbSpatialBench、MMAU四榜居首。

    推荐理由: 智元一次性给出双模型榜单成绩、三智合一硬件与开源OS计划,可对照其产线实测数据判断落地程度。

10月30日周五
  1. IT之家 · AI78

    智元发布具身模型 GO-3 Preview,登顶三大榜单并计划 2026 年底开源

    智元于 10 月 29 日推出具身模型 GO-3 Preview,采用具身原生的 WRAM 架构,把任务推理、未来预测与动作生成连接起来,并已登顶 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三大评测榜单,计划 2026 年底全面开源。

    推荐理由: 原文给出便利店真机任务成功率从 28.6% 到 85.7% 的部署后数据,可观察具身模型在线自我改进的路径。

10月29日周四
  1. Hugging Face Daily Papers65

    Sensorimotor Alignment:一种基于感知运动对齐的具身智能体成功代理指标

    Sensorimotor Alignment (S²) 指标发现具身智能体的视觉与运动表征对齐程度与其任务成功率正相关,验证了柏拉图表征假说在机器人领域的适用性。在模拟与真实机器人测试中,高 S² 的模型(如 Vision-Language-Action 和 World Action Models)表现更优,且能解释 VLA 模型忽略指令而依赖视觉特征的现象,可作为低成本离线代理指标。

  2. 量子位

    逐际动力发布 FluxVLA Engine V2 技术报告,工程能力一键复用让具身智能研发更高效

    逐际动力发布 FluxVLA Engine V2 技术报告,通过统一配置、模块解耦和系统优化,实现模型训练、评测与部署全链路复用,支持14种主流策略接入,推理路径频率提升2.31–9.64倍,在ALOHA、双臂Franka等6款真机验证闭环执行,在线强化学习使SmolVLA成功率提升10.0–15.4个百分点。

10月28日周三
10月27日周二
  1. 36氪 · AI65

    WISE2026「世界咖啡」技术方招募开启:聚焦AI应用与具身智能解决方案

    WISE2026商业之王大会将举办「世界咖啡·产业对接」,面向技术方招募带落地案例的AI应用或具身智能方案。需求方已提前筛选190余家意向企业,技术方需提交含对象、环节、解决事例的方案摘要,通过审核后双向匹配。活动提供交流机会,不保证成交,旨在让技术方直击真实业务痛点。

  2. 量子位58

    禾赛科技 Kosmo 数据终端助力皮克斯打造真实世界 3D 高斯泼溅数据

    皮克斯官方3D渲染教程感谢中国公司禾赛科技提供的3D场景扫描方案Kosmo,该终端集成激光雷达、超高清影像系统、一英寸大底CMOS、高精度IMU,可在15-20分钟内采集100平米空间的真实3D高斯泼溅数据,直接输出可用于AI模型训练、可操控编辑、空间关系/色彩形状不失真的3维数字模型,为影视娱乐和具身智能领域提供真实世界数据引擎。

  3. IT之家 · AI72

    智元发布具身 Agent 框架 Genie Master,机器人可边工作边进化

    智元发布具身 Agent 框架 Genie Master,搭载该框架的精灵 G2 在真实便利店上岗期间不依赖人工示范与调试,可自行定位失败原因、调整策略并沉淀经验,在熟食打包、取货、补货等任务上持续改进。智元称这是行业首次跳出仿真环境、在真实业务场景中验证 Physical RSI(具身递归自进化)。11 月 2 日,智元还将安排 6 台精灵 G2 开展连续 24 小时便利店作业直播测试。

    推荐理由: 原文给出了真实便利店场景下的自我进化验证方式,读者可据此判断具身智能体从仿真走向实际作业的进展。

10月26日周一
  1. 量子位71

    特斯拉弗里蒙特工厂启动擎天柱初期生产,计划先造1万至2万台送进 Optimus Academy 训练

    特斯拉确认弗里蒙特工厂的 Optimus 擎天柱人形机器人产线已启动初期生产,首批达到量产制造标准的机器人下线,该产线此前用于生产 Model S/X。马斯克在财报电话会上称,计划先制造约1万至2万台机器人,送入训练设施 Optimus Academy 尝试各类任务,用产生的数据训练下一代模型,形成迭代循环。

    推荐理由: 特斯拉把汽车产线改造成机器人产线,并计划先量产再让机器人自主练习积累训练数据,呈现了具身智能量产与数据闭环的一种路径。

  2. Hugging Face Daily Papers47

    RynnUnify:迈向统一具身大脑的模型

    RynnUnify是一个16B参数的统一具身模型,整合了视觉规划、物理推理和机器人控制,在长时程具身任务上达到最先进水平。它通过交替的视频-语言推理实现强大的具身理解与长时程视觉规划,并开发了智能体扩展和世界动作扩展,分别通过强化学习选择性地使用视频预测推理未观察状态和交互结果,以及将理解和预测能力转化为机器人控制。

  3. Factory News65

    Factory 部署团队:推动企业级 AI 智能体应用边界

    Factory 部署团队深入客户真实软件环境解决自主智能体落地难题,通过在 Blackstone、Nvidia 等企业的实践,将工程自主性转化为企业成果。团队采用客户主权基础设施部署智能体,实现跨大型单一代码库的推理能力,并开发可复用的产品功能如代码审查与安全审查。该团队由高自主性工程领导者组成,负责战略客户部署与智能体自动化能力验证。

10月24日周六