cagataydev 在 Hugging Face 发布 strands-isaaclab-shadow-reorient-policy，这是用 strands-robots 的 isaaclab train_policy provider（PR #4227）训练的 rsl_rl PPO 策略，任务为 Isaac-Reorient-Cube-Shadow 手中方块重定向。
推荐理由：读者可据此了解用 strands 工具链在 Isaac Lab 中训练并导出 Shadow Hand 转方块策略的完整流程与实测指标。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mining-no-cf-divl，这是一个基于父代冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic 的状态型智能体，训练步数 150001，含 5 个随机种子检查点。
Hugging Face 上的 Mulligan 组织发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-success-bc-n32-idql，这是一个基于状态的 IDQL 智能体，采用扩散 actor 与标量 IQL critic，任务为 sim-square-narrow，训练步数 150001，含 5 个随机种子检查点。
Skild AI 在 NVIDIA Isaac Sim 虚拟足球场中让机器人自我对弈约 140 年，训练出人形机器人 Messinator，其大脑基于旗舰基础模型 S1，仅以进球为奖励，盘带、护球、抢断和倒地起身等行为由机器人自行习得。
亮源新创过去一个多月连续发布LightParkour、LightNav-0和Light REACT三项技术，分别面向复杂接触技能扩展、通用导航和全身韧性控制。
Skild AI 发布 S1 机器人基础模型，可用单段视频演示作为提示，在不更新权重、不做任务专项后训练的情况下执行此前未见的长程任务，最长约 10 分钟，涵盖装盆、做煎饼、手冲咖啡和套件装配等。
推荐理由：S1 用单段视频提示完成长程任务且不更新权重，读者可据此判断免重训部署路径的可行边界。
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。
智象未来在 WRC 2026 发布原生全模态交互式世界模型 HiDream-O1-World，基于自研 UiT 架构，首次参评即登顶 WBench 的 Navi 分榜。该模型支持文本、图像及交互式操控输入，具备漫游、编辑、交互三项能力，核心突破是长时程时空一致性与物理一致性。
知跃空间智能发布全脑仿真基础平台 DeepSoma（知跃灵物），从树突、膜电位、离子通道等生物物理层面建模精细神经元，而非 Eon Systems 采用的 LIF 简化模型。
Current Robotics 团队发布交互式世界仿真器 CurrentWorld-0，把跨本体、多视角和力-触觉预测放进同一个系统，用于机器人策略评测。团队称模型保留不同本体的 Action Subspace，可同步生成多路视角，并让力觉与触觉随动作一起变化，避免世界模型替失败策略补回成功结果。
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。
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。
文远知行发布物理AI认知基础大模型WITT，提出“最小物理事实单元”概念，将道路视频拆解为可识别、验证的事实单元，形成事实提取、事实推理、事实验证、事实编排四项能力。
阿里巴巴旗下高德发布通用世界模型工坊ABot-World Studio并开放测试，可将文字或图片生成可实时交互的AI世界，输出为视频与3DGS文件。该工坊可在单张5090上本地部署，官方实测单次连续推理稳定运行超1小时且无质量衰减，并内置“时空任意门”实现3D世界间跃迁。底层ABot-World0与ABot-3DWorld0模型已全面开源，官网、GitHub及Hugging Face同步上线。
推荐理由：高德把交互式视频与3DGS场景生成统一进一个工坊，并开源模型，读者可据此了解世界模型的一条新路径。
NVIDIA 开发者博客介绍 R²D²，一种借助 NVIDIA Isaac Lab 扩展多模态机器人学习的方法。文章指出真实世界采集数据昂贵、缓慢且危险，难以安全训练高速碰撞或硬件故障等风险场景，且真实数据通常偏向正常条件。原文正文在此处截断，未给出 R²D² 的具体方法、数据规模或实验结果。
推荐理由：介绍 R²D² 如何借助 Isaac Lab 在仿真中扩展多模态机器人学习，可了解其应对真实数据采集难题的思路。
NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1.6，用于构建人形机器人的通用能力，覆盖感知、规划与全身控制。该工作流将仿真、控制与学习统一起来，让机器人在进入真实世界前先习得复杂技能。
推荐理由：NVIDIA 官方给出 GR00T N1.6 的仿真到真实工作流，读者可了解人形机器人通用能力训练如何统一仿真、控制与学习。