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1月6日周二
  1. NVIDIA dev blog robotics62

    NVIDIA 推出 Isaac Lab-Arena,简化仿真中的通用机器人策略评测

    NVIDIA 发布 Isaac Lab-Arena,用于在仿真中简化通用机器人策略的评测。通用机器人策略需跨多种任务、本体和环境运行,需要可扩展、可重复的仿真评测,而大规模评测搭建繁琐且依赖人工,开发者往往要自建高开销的定制基础设施,任务库在复杂度和多样性上也有限。

    推荐理由:Isaac Lab-Arena 面向通用机器人策略的仿真评测,读者可了解其如何降低大规模评测的搭建成本。

  2. NVIDIA dev blog robotics60

    NVIDIA 发布 Jetson T4000 与 JetPack 7.1,加速边缘与机器人 AI 推理

    NVIDIA 推出 Jetson T4000,面向机器人与边缘 AI 应用,提供最高 1200 FP4 TFLOPs 的 AI 算力和 64 GB 内存,针对更紧的功耗与散热条件优化。同步发布的 JetPack 7.1 用于加速边缘与机器人 AI 推理。

    推荐理由:原文给出 Jetson T4000 的算力、内存与功耗定位,读者可据此判断边缘机器人推理硬件的选型空间。

1月5日周一
12月18日周四
12月6日周六
11月28日周五
  1. lerobot releases22

    LeRobot v0.4.2 发布

    Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.2,为 Pi0、Pi0.5 和 SmolVLA 加入实时分块(RTC)支持,并新增环境前后处理器。该版本修复了数据集子集请求时的回合过滤 bug 和 delta_timestamp 问题,数据集编码默认改为并行并支持按视频或图像类型动态调整压缩级别。

11月18日周二
10月29日周三
  1. lerobot releases62

    Hugging Face LeRobot 发布 v0.4.0

    Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.0,引入 Dataset v3 与流式数据集,并新增 OpenPi、Pi0、Pi0.5 和 NVIDIA GR00T N1.5 策略支持。该版本还加入 Libero、MetaWorld 仿真环境,支持多 GPU 训练,并新增 Intel XPU 后端。完整变更见 v0.3.3...v0.4.0 变更日志。

    推荐理由:LeRobot v0.4.0 的变更清单显示数据集格式与策略支持同步扩展,可据此判断现有训练流程的迁移成本。

10月24日周五
10月16日周四
9月29日周一
  1. NVIDIA dev blog robotics62

    NVIDIA Isaac Lab 2.3 正式发布,新增全身控制与增强遥操作

    NVIDIA Isaac Lab 2.3 正式发布(generally available),新增全身控制与增强遥操作,用于提升人形机器人能力。官方称从真实世界示范训练机器人策略成本高、速度慢且易过拟合,仿真优先的方法可降低风险与成本,并支持更安全、适应性更强的部署。

    推荐理由:Isaac Lab 2.3 正式版带来全身控制与增强遥操作,读者可据此评估仿真优先的机器人学习流程。

9月20日周六
9月17日周三
9月9日周二
9月3日周三
8月26日周二
  1. NVIDIA dev blog robotics76

    NVIDIA 发布 Jetson Thor,面向物理 AI 的计算平台

    NVIDIA 发布 Jetson Thor,将其定位为面向物理 AI 的平台。文章称机器人正从单一用途的专用机器转向可适应多种任务的通用机器人,这类机器人结合快速反应与高层推理和规划。原文未给出具体规格、算力或上市信息。

    推荐理由:NVIDIA 官方介绍 Jetson Thor 面向物理 AI 的定位,读者可了解其针对通用机器人推理与规划的硬件方向。

8月11日周一
  1. NVIDIA dev blog robotics68

    NVIDIA Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2 正式发布

    NVIDIA 在 SIGGRAPH 2025 上宣布 Isaac Sim 5.0 和 Isaac Lab 2.2 正式开放,两个机器人仿真与学习框架现已在 GitHub 上提供。Isaac Sim 是基于 NVIDIA Omniverse 构建的参考应用,可用于在物理仿真环境中构建、训练和测试 AI 驱动机器人。

    推荐理由:Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2 正式开放,读者可了解仿真与学习框架在 GitHub 上的可用状态。

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