Skild AI 用自我对弈训练人形机器人 Messinator 踢足球
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。
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qbitaiAI 评分7171 亮源新创发布LightParkour、LightNav-0与Light REACT三项技术
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。
qbitaiAI 评分6060 脸谱心智发布循环世界模型论文 LoopWM，称早于 OpenAI Astra 曝光
脸谱心智于 2026 年 6 月发布技术报告《Looped World Models》（arXiv: 2606.18208），提出 LoopWM，称其为首个将循环 Transformer 架构用于世界建模的方法，论文登上 Hugging Face Papers 当日 Top 1。
qbitaiAI 评分6262 生数科技发布通用世界模型五级发展路线，Motubrain 在 RoboTwin 2.0 达 96.1 分
生数科技创始人朱军在 WRC 2026 分论坛发布团队最新研究成果，提出通用世界模型五级发展路线，从 L1 世界生成、L2 与世界交互、L3 在世界中行动，到 L4 自主世界智能体与 L5 世界组织者。
qbitaiAI 评分6262 讯飞爻方智能发布 iFLYTEK-Embodied-Omni 技术报告：世界模型需补上本体认知
科大讯飞新成立的安徽爻方智能联合中国科学技术大学、聆动通用机器人发布技术报告 iFLYTEK-Embodied-Omni，主张 VLA 不是终局，世界模型还需补上本体认知这一环。
qbitaiAI 评分7474 银河通用发布 WAM-TTT 测试时后训练框架，仅用人类视频即可部署
银河通用发布面向具身智能大模型的测试时后训练框架 WAM-TTT，将 Test-Time Training 迁移至机器人控制，无需重新预训练或人类动作标注，仅用未标注人类 RGB 视频即可在部署阶段适配新场景。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6262 R²D²：用 NVIDIA Isaac Lab 扩展多模态机器人学习
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 dev blog roboticsAI 评分5858 NVIDIA Research 发布 R²D²：用世界基础模型与工作流提升机器人训练
NVIDIA Research 发布 R²D²，提出用世界基础模型（WFM）与配套工作流提升机器人训练。WFM 是经过训练、可基于真实环境动态模拟、预测并推理未来世界状态的生成式 AI 模型，用于应对物理 AI 系统对丰富标注数据日益增长的需求。文中提到 NVIDIA Cosmos 是相关平台。