CrossBFM：跨人形本体蒸馏共享潜行为空间
CrossBFM 提出无机器人专属参数的统一编码器架构，借助重定向提供的帧级跨本体对应关系，将行为基础模型的潜空间蒸馏到多个训练本体上，耗时不到一 GPU 小时。
推荐理由：CrossBFM 把行为潜空间当作可迁移资产，用不到一 GPU 小时蒸馏出跨本体共享空间，读者可据此了解人形策略迁移的训练成本变化。
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今日 62 条HF blog精选AI 评分6666 HF blogAI 评分1818 Hugging Face 数据集 hotchpotch/s1mb-result 收录 S1MB 评测结果
Hugging Face 上的 hotchpotch/s1mb-result 数据集收录 System One Mosaic Benchmark（S1MB）的模型评测结果，整合 Choice、Noul 和 Score 三类专项任务。
HF blogAI 评分3131 OmniTaskonomy：视觉生成何时能提升视觉理解？
Hugging Face 论文 OmniTaskonomy 研究视觉生成监督何时能提升视觉理解，发现采用正确训练配方时，图生图（I2I）训练可提升下游图生文（I2T）性能，且 I2I 训练数据越多增益越大。
HF blogAI 评分4242 VideoPhysEdit：基于刚体物理场景重建的物理反事实视频编辑
Hugging Face 论文页发布 VideoPhysEdit，一种无需训练的物理反事实视频编辑（PCVE）流程，通过刚体物理场景重建显式还原场景物理，将物理编辑作为干预并利用生成轨迹引导反事实视频生成。
HF blogAI 评分3838 LeRF：学习参考坐标系以进行视角采择推理
Hugging Face 发布 LeRF，让视觉语言模型在推理前显式确定提问所指的视角，必要时定位参考人或物体并预测其前、左、上方向，再用轻量工具在图像上画出坐标轴供模型作答。该方法通过监督微调学习坐标系预测与选择性工具调用，用强化学习学习基于自生成坐标系的推理，推理时无需外部感知模型或显式三维重建，在多个基准上提升了视角采择表现，包括想象视角问题。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 so101-simstudio-lab01-pnp-agent-yaw-v4：SO-101 抓放任务 yaw 感知 v4
Hugging Face 上线 SO-101 SimStudio Lab01 抓放数据集 v4（alexhegit/so101-simstudio-lab01-pnp-agent-yaw-v4），共 140 个 episode、67235 帧，20 fps、3 路 640×480 相机，状态为 15 维位置+速度+末端 XYZ。
HF blogAI 评分1212 Hugging Face 数据集 ssmit203/assignment3_7：基于 LeRobot 的 SO-101 跟随臂操作数据
Hugging Face 上线数据集 ssmit203/assignment3_7，由 LeRobot 生成，机器人类型为 so101_follower，代码库版本 v2.1。该数据集含 30 条 episode、2058 帧、1 个任务，30 fps，动作与状态均为 6 维（肩部旋转/抬升、肘部、腕部弯曲/旋转、夹爪），另含 480×640 前置视频。
HF blogAI 评分1212 nakanakagawa/sponge_task_9_29_v4：基于 LeRobot 的 so_follower 机器人数据集
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29_v4 数据集，由 LeRobot 生成，机器人类型为 so_follower，共 8 条 episode、3192 帧、1 个任务，帧率 20 fps，采用 codebase_version v3.0。
HF blogAI 评分1515 Hugging Face 数据集 jetsonmom/omx_yellow_bear_box_2cam：基于 LeRobot 的 omx_follower 双臂 2 摄像头数据
Hugging Face 上线数据集 jetsonmom/omx_yellow_bear_box_2cam，由 LeRobot 生成，机器人类型为 omx_follower，含 20 条 episode、7043 帧、40 段视频，30 fps，动作与状态均为 6 自由度。
HF blogAI 评分1818 Hugging Face 发布 so-arm101-stack-green 数据集：基于 LeRobot 的 SO-101 抓取堆叠示范
Hugging Face 上线 so-arm101-stack-green 数据集，由 LeRobot 生成，采用 codebase_version v3.0，机器人类型为 so_follower。数据集含 40 条 episode、32712 帧、1 个任务，30 fps，记录 6 自由度关节位置与前置、腕部两路 480×640 视频，全部划为训练集。
HF blogAI 评分1212 nakanakagawa/sponge_task_9_29：基于 LeRobot 的机器人操作数据集
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29 数据集，由 LeRobot 生成，采用 v3.0 代码库版本，机器人类型为 so_follower。数据集含 4 条 episode、1596 帧、1 个任务，20 FPS，动作与状态均为 6 维关节位置，配 cam_0、cam_1 两路 480×640 视频。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 数据集 DanielJeongsooLee/seal-5comp-d9-20260923 发布
Hugging Face 上线数据集 DanielJeongsooLee/seal-5comp-d9-20260923，样本含 sample_id、topology_hash、group_hash 等 64 位字符串字段，以及 duty、gamma、efficiency 等浮点列。
HF blogAI 评分5858 ArticuRiddle 数据集发布：100 个外观与关节运动相矛盾的铰接物体
ArticuRiddle 是一个包含 100 个铰接物体的数据集，用于测试视觉外观与真实关节运动相矛盾时的操作能力。每个物体由 PartManip 训练资产经两类编辑生成：50 个移动或旋转把手使其暗示错误运动，50 个直接交换关节类型（如抽屉面板改为摆动、门改为滑动），外观保持不变。
HF blogAI 评分1818 Sterzhang/video2skill-bench：Hugging Face 数据集
Hugging Face 上线数据集 Sterzhang/video2skill-bench，页面仅保留“以开源和开放科学推进 AI 民主化”的使命说明，未披露数据规模、任务类型或评测指标等细节。
RobohubAI 评分5757 EPFL 与 NYU 发布可缩放机器鱼 ScaFi，三种尺寸验证游动一致性
EPFL 与 NYU 团队在 npj Robotics 发表 ScaFi（Scalable Fish）机器鱼，采用刚性前段加玻纤杆柔性尾部、单电机拉动交叉肌腱产生 S 形摆动，仅需改变尾部杆径即可缩放尺寸。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 lang_grasp_v1：基于 LeRobot 的抓取示范数据
Hugging Face 上线数据集 jayantrathi/lang_grasp_v1，由 LeRobot 生成，采用 v3.0 数据格式，含 91 条 episode、44598 帧、3 个任务，机器人类型为 so_follower。数据以 30 fps 采集，动作与状态均为 6 维关节位置（含 gripper.pos），并配 480×640 前置视频，训练集划分为 0:91。
HF blogAI 评分2222 ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1：基于 LeRobot 的 150 回合抓笔放置数据集
Hugging Face 上线数据集 ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1，用 LeRobot 采集，共 150 个回合、71019 帧，30 fps，机器人类型为 so_follower。该数据集含 1 项任务，动作与状态均为 6 维关节位置，另配 top 和 wrist 两路 480×640 视频，采用 v3.0 代码库格式，训练集覆盖全部 150 个回合。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 数据集 macmacmacmac/Sev-behavioral-research-v1 发布
Hugging Face 上线数据集 macmacmacmac/Sev-behavioral-research-v1，以请求起始顺序记录 HTTP 事务，时间用相对毫秒、字节数为 JSON 体积，资源 ID 一致化别名，正文仅保留选择、版本、错误与重试提示，隐去密钥和内容。
HF blogAI 评分00 Hugging Face 数据集 hanxunh/VEX-Bench 页面内容异常
Hugging Face 上 hanxunh/VEX-Bench 数据集页面当前显示为占位内容，正文由大量重复的占位标记与气候、金融、健康等主题的 JSON 文件名组成，未提供可用的数据集说明。页面标注为“article invalid or not complied”，无法确认该数据集的真实内容与用途。
HF blogAI 评分1313 Hugging Face 数据集 wcxhimself/KIVI-Generated-Videos
Hugging Face 上线数据集 wcxhimself/KIVI-Generated-Videos，页面仅标注其属于 Datasets 类别，未披露视频数量、生成模型、分辨率或授权等具体信息。该数据集以开源开放科学为背景发布。
HF blogAI 评分1818 Aaaay-0610/so101-task-1：基于 LeRobot 的 SO101 机器人操作数据集
Hugging Face 上线数据集 Aaaay-0610/so101-task-1，由 LeRobot 生成，采用 codebase_version v3.0，含 75 条 episode、35614 帧、1 个任务，机器人类型为 so_follower。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 izlley/h101_multi_v1：LeRobot 采集的双臂机器人操作数据
Hugging Face 上线数据集 izlley/h101_multi_v1，由 LeRobot 生成，含 100 条 episode、49490 帧、3 个任务，机器人类型为 bi_so_follower。数据以 30 fps 记录 12 维双臂关节与夹爪动作及状态，并含左腕、头部、右腕三路 480×640 AV1 视频。
HF blogAI 评分1818 Hugging Face 发布 LeRobot 数据集 lerobot_zihao_dataset_a：40 个 episode、12000 帧
Hugging Face 上线 LeRobot 数据集 zhniu/lerobot_zihao_dataset_a_20260927_202323，含 40 个 episode、12000 帧、1 个任务，机器人类型为 so_follower。
HF blogAI 评分2222 Taisanson/welding-seam-following：基于 LeRobot 的焊缝跟踪数据集
Hugging Face 上发布 Taisanson/welding-seam-following 焊缝跟踪数据集，由 LeRobot 构建，采用 v3.0 数据格式，共 40 条 episode、33560 帧、1 个任务，机器人类型为 so_follower。
HF blogAI 评分1818 Fabyo04/so101_cube_demo_0_20260926_155239：基于 LeRobot 的 SO-101 抓取演示数据集
Hugging Face 上线数据集 Fabyo04/so101_cube_demo_0_20260926_155239，由 LeRobot 生成，机器人类型为 so_follower，共 100 条 episode、44553 帧、1 项任务，采用 v3.0 代码库、30 fps。
HF blogAI 评分1515 Iwas-6127/my_pick_test_color_20260926_221126：基于 LeRobot 的机器人抓取数据集
Hugging Face 上出现一个用 LeRobot 创建、代号 my_pick_test_color 的机器人抓取数据集，采用 v3.0 代码库版本，共 30 条 episode、6750 帧、1 个任务，机器人类型为 so_follower。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 发布 mim-chess-vlas 数据集：基于 LeRobot 的 787 段 Panda 机器人仿真演示
Hugging Face 上线 mim-chess-vlas 数据集，基于 LeRobot v3.0 构建，含 787 段、195184 帧 Panda 机器人仿真演示，覆盖 40 项任务，20 fps，状态为 9 维、动作为 7 维，含 agentview 与两路 eye-in-hand 相机视频。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 mim-chess-vlas 发布：790 条 Franka Panda 仿真抓取演示
Hugging Face 上线数据集 mim-chess-vlas/train_800_complex__mask__blackout__sim__all_cameras__live__depth，含 790 条 Franka Panda 仿真演示、共 157,904 帧，任务是把被两条扁平弧形臂夹住的圆球放入盒子。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 leoliu49/pick-cap-tactile：SO-101 抓瓶盖触觉数据
Hugging Face 上线 leoliu49/pick-cap-tactile 数据集，用 SO-101 的 so_follower 本体采集“抓住瓶盖，抓空就重试”任务。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 leoliu49/pick-cap-notactile：SO-101 抓瓶盖 39 条无触觉示范
Hugging Face 上线机器人数据集 leoliu49/pick-cap-notactile，含 39 条 SO-101（so_follower）示范，任务为“抓住瓶盖拿起瓶子，没抓中就重试”。
qbitaiAI 评分6262 任少卿通讯署名论文 MM-Future：多模式世界—动作联合建模用于自动驾驶规划
任少卿以通讯作者身份参与论文《MM-Future: Multi-Mode Joint World–Action Modeling for Autonomous Driving》，第一机构为蔚来，提出一次生成多组配对场景—动作假设、让轨迹与未来场景共同演化的多模式世界—动作联合模型。
qbitaiAI 评分7474 刷视频也能教会机器人干活：1200亿tokens人类动作预训练，误差按幂律下降
亮源新创9月21日发布技术博客，披露Light-O1人类动作预训练规模从37.5亿扩展到1200亿token（最大约对应10万小时人类动作），在第一视角人类数据、公开机器人数据和自研人形机器人数据上适配后，动作预测误差、全身姿态误差和腕部位置误差均持续下降并呈幂律趋势，被其称为迁移缩放定律。
ROS Discourse latestAI 评分3838 QERRA-v2 Classical 在 Webots 中压力测试机器人行为树道德执行守卫
开发者对机器人行为树执行守卫 QERRA-v2 Classical 开展 20 例对抗基准测试，在 Webots 仿真中用 PAL Robotics TIAGo 验证。
qbitaiAI 评分7171 Robocurve 发布 RoboHarm 基准：GPT-6 Astra 在 97% 测试中尝试危险动作
第三方公益机构 Robocurve 发布机器人安全基准 RoboHarm，把 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 MolmoAct2 接入同一套双机械臂，测试刺向类人目标、加热压缩气体、制造有毒烟雾等五类物理风险任务，每任务每模型重复 20 次并由人工打分。
HF blogAI 评分5757 DeformSmith：物理约束引导的机器人操作可形变资产生成框架
DeformSmith 是一个从文本或单张图像自动生成可交互、物理可信可形变资产的框架，通过分层智能体构建与共享物理约束工具，逐步构建、测试并细化几何、物理模型、材质行为和机器人交互，直至资产可用于仿真与操作。
HF blog精选AI 评分6262 Learning Foresight without Explicit Trajectories for 3D Diffusion Policies 论文发布
论文提出 Movement Trend Guidance，让 3D 扩散策略从短观测历史中学习交互演化的紧凑隐表示，训练时用稀疏未来夹爪状态监督，推理时仅保留该隐表示作为未来导向条件。
推荐理由：论文提出 Movement Trend Guidance，用隐变量为 3D 扩散策略提供交互走向的前瞻信息，并给出多基准对比数据。
IEEE Spectrum roboticsAI 评分2828 水下钙钛矿太阳能电池在10米深处实现34.71%光电转换效率
云南大学张文华团队研制出钙钛矿太阳能电池，在模拟水下10米光谱条件下光电转换效率达34.71%，陆地条件下为17.08%。他们将电池封装后集成到水下迷你机器人上，在南海涠洲岛附近测试，10米深处115平方厘米电池两小时发电324毫瓦时，2米处为1416毫瓦时。研究估算电池在25°C水温下可连续运行约5.5年。
Hackaday robotsAI 评分5555 ETH Zurich 让机器人手用手指行走
ETH Zurich 研究人员把一只商用机器人手改造成能用手指行走的装置，为其加装电池和 Raspberry Pi Zero 2 W，并开发神经网络控制软件。该手有 20 个关节、每指 4 个，网络根据先前动作、手部状态和当前目标迭代输出下一关节状态；训练先在仿真模型中进行强化学习，行走速度快于改造的四足运动模型。
qbitaiAI 评分6666 PhAI Labs 等发布 JEPA-Anything：跨七类系统验证统一预测框架
PhAI Labs 联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等团队发布技术报告 JEPA-Anything，提出面向不同领域学习预测模型的跨领域框架，各领域保留自己的观测形式与编码器，共享预测核心和统一的 latent world-state interface。
HF blogAI 评分4444 MiniMax-H3 能否推理物理世界？全模态生成模型评测
针对 MiniMax-H3 这类全模态生成模型，一项新评测考察其物理世界推理能力，在 517 个评测实例中整体成功率为 41.97%。其中基于视频的决策推理成功率最高，为 56.00%，基于音频的消歧推理最弱，仅 27.40%。评测设计了隐式提示配多帧、音频-图像、前缀视频和音视频四类任务，要求模型跨模态整合互补信息以推断潜在事件状态与未来动态。