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。
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。
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。
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。
Dynamic Response Labs 在 Hugging Face 发布 J.A.S.O.N. 公开评估入门套件,含 12 个新编写的合成场景,用于试用一套非专有的简易评估工作表。
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。
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。
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。
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。
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。
FINGR 发布面向真实魔方操作的灵巧手演示数据集,包含 36 条遥操作序列、576 次转面和 25,520 帧 10 Hz 数据,采集自 xArm7 与 Sharpa Wave 手。数据以 LeRobot v3 格式提供关节状态与指令、五指触觉力和视频、魔方几何跟踪及转面标注,论文用其中 435 次转面(18,113 帧)做动作训练、24,943 帧做未来预测。
推荐理由:数据集给出了遥操作序列、触觉力与转面标注的完整字段,可了解灵巧手魔方操作的数据组织方式。
Hugging Face 上线机器人数据集 rbalazs/LeftCupFinal,包含 67 条 LeRobot 格式演示,任务为“拿起左边的杯子并放下”,由 SO-101 本体以 30 fps、双摄像头 640×480 采集,共 23260 帧、约 422 MB。
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。
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。
Hugging Face Datasets 页面更新了一批数据集,小米 MiMo-V2.6-RL-oss 以 7.78k 下载量、47.8k 点赞居前,espnet/yodas3 约 2 小时前更新。
armand0e/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-RL 已在 Hugging Face 上线,页面归类于 Models。该条目位于 Hugging Face 的模型、数据集、Spaces 等资源导航中,正文未披露模型参数、训练方法或评测结果等更多细节。
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。
Hugging Face 用户 Tenry55 发布机器人数据集 Pick_and_put_screw_driver_with_variance,任务为把红色螺丝刀放进灰色袋子。
Hugging Face 上线 ai-validation-checklists 数据集,用于 AI 验证清单相关用途。该数据集页面未披露样本规模、字段结构或开放许可等具体信息。
纽伦堡工业大学 AIR Lab 在 Hugging Face 发布 tactic_usbc 数据集,包含 Franka Panda 完成“拾起 USB 并插入桌面中部端口”任务的 103 条示范,30 fps、6 路 224×224 摄像头。
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。
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”。
Hugging Face 上发布 turbovla_so101_bowls 策略,基于 LeRobot 0.6.1 训练,用于 SO-101 的 so_follower 本体,输入前顶与腕部两路 640×480 相机图像和 6 维状态,输出 6 维动作。
Genesis 发布 v1.4.2,通过休眠机制让休眠岛屿不再产生运行时开销,并加速了启用休眠的刚体仿真与大规模接触岛屿的 GPU 刚体求解器。该版本还改进了 Signorini 接触求解的收敛性,但因收敛问题仍属实验性功能。此外修复了约束求解退出时阻尼关节注入能量的问题,并暴露场景步进各阶段的墙钟时间。
Open Robotics 宣布 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)成为 ROS 的 Tier 1 支持平台,官方将对其每日运行完整 CI、性能测试和打包任务,并优先修复发现的错误。同时,社区维护的 Fedora Linux 被列为 Tier 3 支持平台,官方不为其运行常规 CI,但会在 buildfarm 中尽量兼容。
MuJoCo 3.14.0 新增实验性接触模式 ipc 标志,用离散积分器实现无穿透柔性接触,每步求解带线性化接触约束的增量势能,位置更新经连续碰撞检测验证,目前仅支持 dim-2 flex 且接触无摩擦。
NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0,新增对 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04 的支持,并引入面向 AI agent 的 setup、manipulation 等可复用技能与 agent-ready 文档。
推荐理由:Isaac ROS 5.0 的 agentic 工作流与 ROS Lyrical、Ubuntu 24.04 支持,为开发者提供了从开发到 Jetson 部署的完整路径参考。
NVIDIA 介绍如何借助上游抽象层与 CUDA buffer 后端,让 AI Agent 加速 ROS 2 节点,避免消息在节点间经 CPU 内存序列化或拷贝而抵消 GPU 加速收益。仅靠快速 CUDA kernel 并不能保证 ROS 2 图变快,感知与 AI 负载留在 GPU 上的优势可能被传输开销侵蚀。
NVIDIA 推出 Halos,称其为首个也是唯一一个面向物理 AI 的全栈安全系统,覆盖设计、验证与部署各层。
理想在 Hugging Face 发布 ME-U0 预训练权重,用于下游机器人策略后训练,采用 Apache 2.0 许可。页面给出 hf download 命令与 ME_U0_PRETRAINED_PTH 环境变量设置,并指向后训练说明;RoboDojo 评测需使用 ME-U0-RoboDojo。
推荐理由:读者可据此了解 ME-U0 预训练权重的下载方式、下游策略后训练用途与 Apache 2.0 许可。
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。
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。
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。
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。
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。
Hugging Face 论文页发布 FAMOS,一个从稀疏无序部分点云预测可动部件分割与关节参数的前馈模型,支持包括单视图在内的可变数量输入。它提出 Multi-state Articulation Transformer,以交替的状态级与全局注意力聚合多观测关节线索,并引入观测关节跨度目标监督各部件在输入观测中的运动范围。
Isaac Lab 3.0 Early Access 发布,引入工厂式多后端架构,物理、渲染与可视化可分别选择 isaacsim_physx、ovphysx、newton_mjwarp 等配置,并支持不安装 Isaac Sim 的无 Kit 工作流。
推荐理由:Isaac Lab 3.0 早期访问版把物理、渲染与可视化拆成可切换后端,并给出 2.x 到 3.0 的迁移清单,便于评估现有训练流程的改动量。
MoveIt 2 发布 2.15.2 版本,由 nbbrooks 于 9 月 16 日打标签。该版本在 GitHub 上提供 2 个资源文件下载,仓库现有 2k 星标、810 次 fork。
Nav2 发布 1.5.2 版本,对应 Lyrical Sync 1,时间为 2026 年 9 月 15 日。
ROS 2 Humble Hawksbill 发布 Patch Release 15(2026-09-14),提供二进制包,并为 Ubuntu Jammy 提供 Debian 包。由于 Humble 面向已停止支持的 Windows 10,本次不再提供 Windows 二进制包。