ECHO-G 发布：从语音和文本生成宇树 G1 全身动作
ECHO-G 发布，可从语音和文本生成宇树 G1 的全身动作，所有模型输出 39 通道机器人运动，帧率 30 FPS。代码版本 v0.2.0，提供音频加文本、纯音频、纯文本及 HumanRetarget 多组权重，新输入支持最长 20 秒或 600 帧、256 个文本 token，更长输入需先分段。
推荐理由：ECHO-G 开源了从语音和文本生成宇树 G1 全身动作的模型权重与推理流程，读者可据此了解输入规格与复现入口。
模型发布
全部主题机器人与具身智能领域的模型发布，保留来源、阶段和证据边界。
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第 1–20 条 · 共 30 条HF blog精选AI 评分7272
HF blog精选AI 评分6262 strands 发布 Isaac Lab Shadow Hand 手中方块重定向 PPO 策略
cagataydev 在 Hugging Face 发布 strands-isaaclab-shadow-reorient-policy，这是用 strands-robots 的 isaaclab train_policy provider（PR #4227）训练的 rsl_rl PPO 策略，任务为 Isaac-Reorient-Cube-Shadow 手中方块重定向。
推荐理由：读者可据此了解用 strands 工具链在 Isaac Lab 中训练并导出 Shadow Hand 转方块策略的完整流程与实测指标。
qbitai精选AI 评分7878 小米MiMo-V2.6开源发布：6天RL训练烧掉350万美元，登顶开源模型第一
小米发布MiMo-V2.6-Pro和Flash，Pro为1.02万亿参数、420亿激活，在Artificial Analysis Intelligence Index上拿到46分，位列开源第一。
推荐理由：原文披露了MiMo-V2.6的RL训练成本、评测成绩与开源清单，读者可据此了解大规模强化学习训练的工程细节。
qbitai精选AI 评分7878 生数科技发布世界模型 Motus2，探索机器人自我进化
生数科技发布世界模型 Motus2，在同一模型中整合行动、预测与评估三种能力，形成生成动作、预测后果、评估结果、更新策略的闭环，探索递归自我改进（RSI）。真机测试中，手机放置与多指操作两项任务基础策略平均成功率 65%，加入规划为 67.5%，加入基于模型的强化学习为 72.5%，两者结合达 75%；加入触觉后抽取纸杯与撕纸任务平均成功率从 60% 提升至 72.5%。
推荐理由：生数科技 Motus2 把动作生成、后果预测与价值评估放进同一世界模型，读者可了解其闭环自进化机制与真机数据。
qbitai精选AI 评分7878 生数发布世界模型 Motus2，探索机器人闭环自进化
生数科技发布世界模型 Motus2，在同一模型中整合行动、预测与评估三种能力，形成生成动作、预测后果、评估结果、更新策略的闭环，探索递归自我改进（RSI）。真机测试中，手机放置与多指操作两项任务基础策略平均成功率 65%，加入规划升至 67.5%，加入基于模型的强化学习达 72.5%，两者结合达 75%。
推荐理由：生数 Motus2 把动作生成、后果预测与价值评估放进同一世界模型，读者可了解闭环自进化的实现路径与真机数据。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7171 Skild AI 发布 S1 机器人基础模型，单段视频即可学习新任务
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。
qbitai精选AI 评分7878 李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas
李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas，称其可仅凭一张图片生成像素级相机控制的图像和视频，最高输出 1 分钟、1440p 视频，并基于一张到数十张输入图像重建真实场景、输出显式 3D 表示。
推荐理由：Atlas 把相机控制生成、3D 重建与 Real-to-Sim 串成一条路径，可据此判断世界模型在机器人训练数据上的落点。
qbitai精选AI 评分8080 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，上下文学习支持 10 分钟长程任务
北美具身初创 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，主打上下文学习，无需后训练或微调，只看一段人类示范视频即可完成煎饼、冲泡咖啡、给植物换盆、设备组装等长程任务，上下文学习任务长度最长 10 分钟。
推荐理由：Skild AI 的 S1 把机器人上下文学习拉到 10 分钟长程任务，并给出与语言提示 VLA 的成功率对比数据。
qbitai精选AI 评分7878 原力灵机DM0.5登顶RoboDojo并全面开源
原力灵机DM0.5在RoboDojo具身评测中以综合得分24.90、平均成功率19.34%登顶，Memory维度得分47.74，Cover Blocks任务三次随机测试成功率均为100%。
推荐理由：原力灵机DM0.5登顶RoboDojo并开源权重与训练框架，读者可了解其数据、架构与推理加速的具体做法。
qbitai精选AI 评分7878 Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5，看 3-12 秒示范即可学会新任务
Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5，主打 One-shot Learning，机器人看完 3-12 秒动作示范后无需梯度更新或微调即可执行新任务，还能把两段演示拼接成连续任务。
推荐理由：GEN-1.5 把动作示范当作上下文提示，读者可据此了解机器人基础模型在少样本学习上的新路径。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6060 NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge，面向端侧机器人控制的后训练世界模型
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。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7878 NVIDIA 发布 Cosmos 3 开放世界基础模型家族
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。
DeepMind blog精选AI 评分8383 DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
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。
qbitai精选AI 评分7878 World Labs 发布 R2S2R 机器人策略训练与评估引擎
World Labs 发布机器人策略训练与评估引擎 Real-to-sim-to-real（R2S2R），由 Real-to-Sim 与 Sim-to-Real 两部分组成，把现实任务重建为可交互虚拟世界并完成策略训练、评估与部署。
推荐理由：World Labs 把世界模型从生成虚拟世界延伸到机器人策略训练与评估，读者可了解 R2S2R 的闭环构成与仿真到真机的对齐方式。
DeepMind blog精选AI 评分8686 DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
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。
HF blog精选AI 评分7474 NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时生成式手术机器人仿真器
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。
HF blog精选AI 评分7878 RynnBrain 1.1 发布：具身基础模型新增接触点预测与 3D 定位
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。
qbitai精选AI 评分7878 面壁智能开源MiniCPM-Robot系列VLA模型，含1.5B操作模型与0.9B跟踪模型
面壁智能在WAIC期间发布并开源MiniCPM-Robot系列模型，包含1.5B的通用VLA模型MiniCPM-RobotManip和0.9B的跟踪导航模型MiniCPM-RobotTrack，并同步开源具身智能推理框架PhyAI。
推荐理由：面壁开源1.5B与0.9B两个机器人模型，读者可据此了解小尺寸VLA在记忆与端侧部署上的取舍。
qbitai精选AI 评分7878 黎曼动力发布Riemann-1.0世界动作模型，登顶RoboCasa-365
昆仑万维子公司黎曼动力在WAIC 2026发布通用机器人操作世界动作模型Riemann-1.0，在RoboCasa-365家务基准上以62.6%成功率登顶，比此前SOTA高8.4个百分点。
推荐理由：读者可了解黎曼动力如何用20万小时人类第一视角视频预训练世界动作模型，并看到消融实验给出的增益幅度。
qbitai精选AI 评分7878 原力灵机发布具身世界模型 DW0.5，接入 DFOL2.0 后训练框架
原力灵机发布首款具身世界模型 DW0.5，并接入世界模型驱动的具身智能后训练框架 DFOL2.0。DW0.5 由 Video Expert、Action Expert、Value Expert 三大专家模块组成，用上万小时真机多视角数据联合预训练，可预测动作执行后的未来状态并生成失败轨迹，据其披露可让后训练中真机数据需求骤降 60%、整体训练成本下降 40%。
推荐理由：原力灵机披露 DW0.5 世界模型接入后训练框架的完整闭环，读者可了解其三大专家模块设计与真机数据需求下降 60% 的实测数据。