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#世界模型

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9月30日周三
  1. HF blog80

    EWAM 发布统一具身模型:单一扩散 Transformer 联合处理视觉语言、未来视频与动作

    EWAM 是一个统一具身模型,在单个 flow-matching Diffusion Transformer 中联合处理视觉语言、未来视频和动作 token,无需显式阶段设计即出现按深度分工:浅层从视觉语言专家取指令与当前场景语义,中层转向预测的未来帧表示,深层由动作自注意力主导做运动细化。

    推荐理由:EWAM 把视觉语言、未来视频与动作 token 放进同一扩散 Transformer,并公开各阶段权重与下载方式,便于对照其分层分工与基准结果。

9月26日周六
  1. qbitai66

    美梦空间联合索辰科技发布Physical-WAM世界动作模型与RoboTwin-Phys物理漂移评测基准

    9月26日,杭州美梦空间在第五届全球数字贸易博览会上发布Physical-WAM物理-世界动作模型与RoboTwin-Phys物理漂移评测基准。Physical-WAM由PhysLens、PhysDream、PhysAct三个模块构成,在感知输入与动作输出之间插入物理Token表征,用于估计摩擦、重量、重心、接触状态等物理信息并预判动作后果。

9月24日周四
9月15日周二
9月14日周一
  1. qbitai78

    生数科技发布世界模型 Motus2,探索机器人自我进化

    生数科技发布世界模型 Motus2,在同一模型中整合行动、预测与评估三种能力,形成生成动作、预测后果、评估结果、更新策略的闭环,探索递归自我改进(RSI)。真机测试中,手机放置与多指操作两项任务基础策略平均成功率 65%,加入规划为 67.5%,加入基于模型的强化学习为 72.5%,两者结合达 75%;加入触觉后抽取纸杯与撕纸任务平均成功率从 60% 提升至 72.5%。

    推荐理由:生数科技 Motus2 把动作生成、后果预测与价值评估放进同一世界模型,读者可了解其闭环自进化机制与真机数据。

9月12日周六
  1. qbitai78

    生数发布世界模型 Motus2,探索机器人闭环自进化

    生数科技发布世界模型 Motus2,在同一模型中整合行动、预测与评估三种能力,形成生成动作、预测后果、评估结果、更新策略的闭环,探索递归自我改进(RSI)。真机测试中,手机放置与多指操作两项任务基础策略平均成功率 65%,加入规划升至 67.5%,加入基于模型的强化学习达 72.5%,两者结合达 75%。

    推荐理由:生数 Motus2 把动作生成、后果预测与价值评估放进同一世界模型,读者可了解闭环自进化的实现路径与真机数据。

9月10日周四
  1. qbitai62

    高德发布3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7

    9月10日,阿里巴巴集团旗下高德发布3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7,支持从星球到街景的一体化全尺寸AI生成,覆盖超过196个国家和地区。模型输入一张卫星图像或一段文字描述,可在消费级GPU上用10分钟生成公里级3DGS城市场景,效率比传统模式提升1000倍。体验官网已上线,相关能力已应用于飞行街景2.0,用户可操控摇杆漫游3D场景。

  2. qbitai71

    蚂蚁灵波开源1.3B轻量版LingBot-World 2.0,单卡可实时生成世界

    蚂蚁灵波发布LingBot-World 2.0轻量版,参数规模1.3B,面向消费级单卡GPU设计,可在本地实现实时世界生成。该版本延续7月开源的14B主模型路线,先训练Causal World因果预训练底座,再经一致性蒸馏与DMD蒸馏压缩去噪步数,并让Student在自身长时self-rollout轨迹上训练以减少累计漂移。

9月9日周三
9月7日周一
9月4日周五
9月3日周四
  1. qbitai22

    神秘具身团队 MVP 模型连发 Demo:自进化路线曝光,机器人将上街开放环境测试

    神秘具身团队放出代号“MVP”(Make Veritable People)的自进化模型系列 Demo,展示机器人在木棍推搡下端水不洒并同时扶住易拉罐、zero-shot 完成客厅收纳(团队称成功率 80%)、两台不同型号机器人跨本体协作抖床单,以及一次收纳 4 件物品的长程任务。团队称训练全部来自人类视频,并计划让机器人进入开放环境上街展示。

9月2日周三
  1. qbitai78

    李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas

    李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas,称其可仅凭一张图片生成像素级相机控制的图像和视频,最高输出 1 分钟、1440p 视频,并基于一张到数十张输入图像重建真实场景、输出显式 3D 表示。

    推荐理由:Atlas 把相机控制生成、3D 重建与 Real-to-Sim 串成一条路径,可据此判断世界模型在机器人训练数据上的落点。

9月1日周二
8月25日周二
8月24日周一
8月22日周六
8月20日周四
  1. qbitai60

    星海图 WRC 最大展台展示 G0.5 模型与生产力觉醒

    量子位在 2026 年 WRC 现场观察到,星海图以 500 平方米展台、10 组 Demo 展示其具身智能成果,主题为生产力觉醒。其与京东合作的前置仓场景中,机器人端到端完成下单、取货、打包与交付,背后 G0.5 模型据现场工作人员介绍可泛化到上万种 SKU;工业装配场景中引入强化学习后操作精度做到 1mm 以内、成功率 99.9%,效率提升 400%。

  2. NVIDIA dev blog robotics60

    NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge,面向端侧机器人控制的后训练世界模型

    NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge,这是 Cosmos 3 系列中的 4B 全模态模型,并配有基于 Nemotron 的 2B 推理器。原文指出机器人需要能适应自身传感器、环境和任务、同时运行在机载计算硬件上的策略,而世界模型虽然为学习物理交互提供了基础,但其体积会让端侧部署变得困难,Cosmos 3 Edge 正是针对这一问题。

    推荐理由:NVIDIA 公布 Cosmos 3 Edge 的 4B 参数与 2B 推理器配置,读者可了解世界模型在机载硬件上部署的取舍。

8月18日周二
8月17日周一
8月12日周三
8月6日周四
8月5日周三
8月4日周二
  1. NVIDIA dev blog robotics58

    NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super 开源推理视觉模型

    NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super,这是一个 340 亿参数的开源推理视觉模型,用于自动驾驶开发。原文指出,以往轨迹生成、高层意图预测、场景理解和数据标注往往依赖彼此独立的模型,导致相关输出难以比较、模型行为难以排查、表示也难以在开发流程中复用;Alpamayo 2 Super 将这些能力整合到同一模型中。

7月30日周四
  1. qbitai78

    World Labs 发布 R2S2R 机器人策略训练与评估引擎

    World Labs 发布机器人策略训练与评估引擎 Real-to-sim-to-real(R2S2R),由 Real-to-Sim 与 Sim-to-Real 两部分组成,把现实任务重建为可交互虚拟世界并完成策略训练、评估与部署。

    推荐理由:World Labs 把世界模型从生成虚拟世界延伸到机器人策略训练与评估,读者可了解 R2S2R 的闭环构成与仿真到真机的对齐方式。

7月28日周二
7月27日周一
  1. HF blog74

    NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时生成式手术机器人仿真器

    NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个动作条件驱动的实时生成式手术机器人仿真器,由 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 RTX PRO 6000 上运行。

    推荐理由:原文给出从离线世界模型到实时交互仿真的蒸馏与推理链路,可了解手术机器人策略评估环境的构建方式。

7月24日周五
7月23日周四
7月22日周三
  1. qbitai42

    酷哇科技 WAIC 2026 发布行业首个双层智能体世界模型 COOWAM

    酷哇科技在 WAIC 2026 披露行业首个双层智能体世界模型 COOWAM,由负责物理规律的 CooWAIM 与理解社会规则的 Urban VLM 组成,现场驱动机械臂自主完成切西瓜、拧瓶盖、制作“夏日特调”等长程操作。同期首款重载型四足机器狗 X0 线下首秀,具备 68kg 重载能力,已完成多场景验证并步入真机部署阶段。

7月20日周一
  1. qbitai42

    国家具身智能应用中试基地发布魔芯科技MoWorld 3D世界模型

    国家具身智能应用中试基地联合华为云、魔芯科技在杭州发布MoWorld 3D世界模型,称其为全球首个全栈基于国产NPU构建的三维世界模型,并同步上线华为云向全行业开放能力。该模型依托基地算力调度与场景验证,将进入智慧交通、应急仿真、城市治理等真实城市场景。

7月19日周日
7月17日周五
7月16日周四
  1. qbitai78

    原力灵机发布具身世界模型 DW0.5,接入 DFOL2.0 后训练框架

    原力灵机发布首款具身世界模型 DW0.5,并接入世界模型驱动的具身智能后训练框架 DFOL2.0。DW0.5 由 Video Expert、Action Expert、Value Expert 三大专家模块组成,用上万小时真机多视角数据联合预训练,可预测动作执行后的未来状态并生成失败轨迹,据其披露可让后训练中真机数据需求骤降 60%、整体训练成本下降 40%。

    推荐理由:原力灵机披露 DW0.5 世界模型接入后训练框架的完整闭环,读者可了解其三大专家模块设计与真机数据需求下降 60% 的实测数据。