Hugging Face 社区发布 CPM-jev:基于 MiniCPM5-2B-Base 的 Jev 风格决策模型研究预览版
社区独立项目 CPM-jev 发布 v0.1-research-preview,这是基于 openbmb/MiniCPM5-2B-Base 的 LoRA 微调模型,新增决策头为候选动作打分并归一化为概率分布。
社区独立项目 CPM-jev 发布 v0.1-research-preview,这是基于 openbmb/MiniCPM5-2B-Base 的 LoRA 微调模型,新增决策头为候选动作打分并归一化为概率分布。
Hugging Face Hub 上线 K-vr/cube_stack3_Pi05_abs_batch8,这是基于 Physical Intelligence 的 π₀.₅ 视觉语言动作模型、用 LeRobot 0.6.1 微调并推送的机器人策略,基座为 lerobot/pi05_base。
Qyvos 是基于 SupersonicLabs/Julia-1 仅微调决策头得到的决策/分类模型,在 ZefanCai/Open-Jev 数据集上训练,支持 choice、score、noul 三类决策。模型冻结 ModernBERT-small 编码器与动作头,仅训练 3,699,073 个参数(占 2.56%),在 3.9 GB 内存约束下完成 3,750 步训练。
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。
Hugging Face 上出现 quangnd58/evo1-so101-multitask,这是基于 OpenGVLab/InternVL3-1B 视觉语言主干、在 hungho77/so101-multitask 数据集上训练的 Evo-1 第二阶段检查点,用于 SO-101 机械臂的 3 项任务。
Google DeepMind 集中列出其模型阵容,包括新一代前沿智能 Gemini、实时音频模型 Gemini Audio、视频生成模型 Veo、图像生成与编辑模型 Nano Banana。
Google DeepMind 公布 Gemini 4 Argon,称其为下一代前沿智能。同期发布 Gemini 3.8 Live 与 Live Avatar、Gemini 3.8 Flash 及 3.8 Flash Cyber、Gemini 3.8 文本转语音,以及 AlphaGenome Atlas 和 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge,这是 Cosmos 3 系列中的 4B 全模态模型,并配有基于 Nemotron 的 2B 推理器。原文指出机器人需要能适应自身传感器、环境和任务、同时运行在机载计算硬件上的策略,而世界模型虽然为学习物理交互提供了基础,但其体积会让端侧部署变得困难,Cosmos 3 Edge 正是针对这一问题。
推荐理由:NVIDIA 公布 Cosmos 3 Edge 的 4B 参数与 2B 推理器配置,读者可了解世界模型在机载硬件上部署的取舍。
东北大学 SV 机器人 SIG 的 Team TRON 在 Φ 硬件智能 ACT 训练竞赛中提交了 tavishh/robotarm:基于 phi_so101_cubes_cylinder_v1 数据集(120 条轨迹、66,873 帧、3 路相机)训练的 ACT(CVAE)策略,用于抓取方块或圆柱并放入盒中。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 开放物理 AI 世界基础模型家族,基于 mixture-of-transformers 架构,同时支持视觉推理、世界生成与动作预测。
推荐理由:Cosmos 3 以开放权重和三种规模覆盖世界生成与动作预测,读者可据此判断物理 AI 团队如何做后训练与部署。
NVIDIA 提出世界动作模型(World Action Models),用于解决机器人策略泛化难题:仅在训练场景成功的策略,在物体形状、位置或光照变化时往往失效。该模型让策略理解任务背后的物理规律,而非单纯模仿示范,这一能力来自其骨干网络。
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super,这是一个 340 亿参数的开源推理视觉模型,用于自动驾驶开发。原文指出,以往轨迹生成、高层意图预测、场景理解和数据标注往往依赖彼此独立的模型,导致相关输出难以比较、模型行为难以排查、表示也难以在开发流程中复用;Alpamayo 2 Super 将这些能力整合到同一模型中。
DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型,作为机器人的高层大脑负责对话、理解物理世界并规划多步任务,再把动作执行交给底层 VLA 模型。
推荐理由:官方给出进度分类、时刻定位与多机协作的量化结果,可据此判断高层推理模型与底层 VLA 的分工方式。
Hugging Face 上出现模型 imjustheretotest/MasonAI,其基座模型为 crosbylegal/gpt-5.6-luna,训练数据集为 Crownelius/GPT-5.6-Sol-Luna-Terra-Traces。该模型 README 内容为空,上月下载量未被追踪,且暂无 Inference Provider 部署。
PruhaNLP 在 Hugging Face 发布 TurboVLA-base,一个面向 SO-100 / SO-101 机械臂的可直接微调 VLA 检查点,单个文件夹内含 config、完整权重(DINOv3 ViT-B + BERT + 交互层 + 动作解码器)与 tokenizer。
推荐理由:读者可据此了解一个去掉 LLM 的 VLA 检查点如何组装、微调与在 SO-100 上部署。
DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧 VLA 模型 Gemini Robotics On-Device 2。
推荐理由:DeepMind 发布三款机器人模型,覆盖全身控制、灵巧操作与端侧部署,可了解 VLA 与具身推理的分工。
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。
RynnBrain 1.1 发布,是覆盖 2B、9B 和 122B-A10B 三个规模的具身基础模型家族,在 1.0 基础上为全系列引入接触点预测,并为 2B 和 9B 模型加入原生 3D 定位。
推荐理由:RynnBrain 1.1 在 1.0 基础上加入接触点预测与原生 3D 定位,并给出多本体真机部署结果,可据此了解具身基础模型的能力边界。
NVIDIA 与 Hugging Face 合作,将 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 开放推理视觉语言动作模型和 NVIDIA Isaac Teleop 框架引入 Hugging Face 的开源机器人库 LeRobot,NVIDIA Cosmos 3 计划随后加入。
推荐理由:NVIDIA 与 Hugging Face 把 GR00T 1.7 和 Isaac Teleop 接入 LeRobot,读者可了解开放机器人开发流程的整合方式。
LeRobot v0.6.0 发布,引入 VLA-JEPA、LingBot-VA、FastWAM 三个世界模型策略,以及 GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT 等新 VLA 和 Robometer、TOPReward 奖励模型 API。
推荐理由:LeRobot v0.6.0 一次放出世界模型策略、多个 VLA 与奖励模型 API,读者可据此判断开源机器人学习栈的能力边界。
NVIDIA 提出世界动作模型(WAM)概念,指从预训练世界模型或视频模型出发、再微调为机器人策略的一类模型,与从 VLM 骨干起步的 VLA 形成对照。文中以 Pi-0 和 GR00T N1 作为 VLA 的代表案例。
NVIDIA 发布面向物理 AI 的前沿基础模型 Cosmos 3,结合物理推理能力。该模型面向机器人、自动驾驶和智能空间,用于理解现实世界、预测后续变化并生成针对特定环境、本体和任务的动作。
推荐理由:NVIDIA 发布面向物理 AI 的前沿基础模型 Cosmos 3,读者可了解其推理、世界与动作模型的定位。
Google DeepMind 在实验性原型 Project Genie 中上线 Street View 实景锚定能力,可基于美国地点影像生成可交互世界,并支持“Desert Sands”“Stone Age”“Ocean World”“B&W film”等风格。
DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人推理的模型升级版,增强了空间推理、多视角理解和成功检测能力,并新增仪表读数功能,可读取压力表、液位计等工业仪表。
推荐理由:Gemini Robotics-ER 1.6 在指向、计数、成功检测和仪表读数上的能力变化,以及通过 API 和 AI Studio 开放使用,可供开发者评估其作为机器人高层推理模型的适用性。
NVIDIA 发布博文介绍 Cosmos 世界基础模型,用于扩展合成数据与物理 AI 推理。文章指出人形机器人和自动驾驶等 AI 驱动机器人依赖高保真、物理感知的训练数据,缺乏多样且具代表性的数据集会导致泛化能力差、对真实世界变化接触有限以及边缘情况行为不可预测,而收集大规模真实世界数据集存在困难。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.3,新增 X-VLA 策略和基于 tokenization 的自回归 VLA PiFast,并加入 Unitree G1、OMX、Earth Rover Mini Plus 等机器人支持。
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。
NVIDIA 发布 Alpamayo,面向自动驾驶的推理式视觉语言动作(VLA)模型,可将决策过程展开为逐步推理轨迹。该模型被视为在语义空间中运行的隐式世界模型,用于处理复杂驾驶问题。
NVIDIA 在 GTC 2025 首次发布的 Cosmos Reason 是一个开放且可完全定制的推理视觉语言模型(VLM),面向物理 AI 与机器人,让机器人和视觉 AI 智能体借助先验知识、物理理解和常识进行推理,从而在真实世界中理解并行动。该模型已在 Hugging Face 的 Physical Reasoning 排行榜上登顶。