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#具身智能

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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29日周二
  1. HF blog62

    JapaneseTinyAgentLM-Action-3M 发布:3.1M 参数模型在 ESP32-S3 上把日语指令转为机器人动作 JSON

    ayousanz 发布 JapaneseTinyAgentLM-Action-3M,一个 3,148,608 参数的 decoder-only Transformer,把日语短指令转成 look、set_expression、nod 三类动作的 JSON 数组,非指令或无法执行的请求返回空数组。

    推荐理由:3.1M 参数模型在 ESP32-S3 上本地把日语指令转成动作 JSON,附完整评测与误差区间,可看端侧具身控制的可行边界。

9月28日周一
9月26日周六
9月25日周五
9月24日周四
  1. qbitai62

    灵初智能发布 Psi-R2.5,用强配对数据改进人机动作对齐

    灵初智能在十万小时级数据基础上发布模型 Psi-R2.5,改进数据质量与人机数据对齐方法。它逆向使用世界模型 Psi-W0,从真实机器人数据生成对应人手操作数据,训练端到端转换器输出匹配的机器人图像和动作,并称转换数据已在真机回放和后训练两类测试中得到验证,部分复杂任务仍未直接完成。

9月22日周二
9月21日周一
9月16日周三
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13日周日
9月11日周五
  1. NVIDIA blog robotics71

    Skild AI 发布 S1 机器人基础模型,单段视频即可学习新任务

    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。

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。

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28日周五
8月26日周三
  1. qbitai80

    Skild AI 发布机器人基础模型 S1,上下文学习支持 10 分钟长程任务

    北美具身初创 Skild AI 发布机器人基础模型 S1,主打上下文学习,无需后训练或微调,只看一段人类示范视频即可完成煎饼、冲泡咖啡、给植物换盆、设备组装等长程任务,上下文学习任务长度最长 10 分钟。

    推荐理由:Skild AI 的 S1 把机器人上下文学习拉到 10 分钟长程任务,并给出与语言提示 VLA 的成功率对比数据。

  2. qbitai36

    宇树智元共用一个大脑:神秘具身模型10分钟一镜到底Demo曝光

    一段10分钟一镜到底、无剪辑无遥操作的Demo显示,宇树G1与智元远征A3两款不同品牌机器人共用同一套模型,在15m²出租屋内协作完成擦玻璃、收纳、跨本体递围巾等长时序家务。模型支持任务随时打断后断点续做,宇树G1够不到第三层柜子时自主搬箱、用脚踢箱垫高,据称仅用几十小时视频数据训练。

8月25日周二
8月24日周一
8月23日周日
8月22日周六
8月21日周五
  1. qbitai78

    Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5,看 3-12 秒示范即可学会新任务

    Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5,主打 One-shot Learning,机器人看完 3-12 秒动作示范后无需梯度更新或微调即可执行新任务,还能把两段演示拼接成连续任务。

    推荐理由:GEN-1.5 把动作示范当作上下文提示,读者可据此了解机器人基础模型在少样本学习上的新路径。