千诀科技发布预测式世界模型Polibrain
清华系具身智能公司千诀科技在2026物理AI与世界模型大会上发布预测式世界模型Polibrain，主打物理规律学习与跨本体复用，不生成完整未来画面，而是在任务相关潜在表征空间中预测状态变化，形成感知、决策、执行与反馈的闭环。
全部机器人动态
量子位AI 评分6262 Sergey LevineAI 评分4646 优势条件监督提取策略实现RL最优
事实证明，只要把几个重要细节做对，仅用基于优势（advantage）的监督学习来提取策略，就能在强化学习（RL）中取得最先进（state of the art）的结果！
arXiv cs.ROAI 评分7070 UBTECH 发布统一多模态世界模型 Thinker-WM
Thinker-WM 是一个统一多模态世界模型，通过共享的 Unified Dynamics Transformer 联合建模并生成 RGB、度量深度和机器人动作，同一套参数支持视频-动作联合生成、世界预测、策略推理、动作条件生成、视频到动作生成和逆动力学等功能。
arXiv cs.ROAI 评分5656 ACE-Brain-0.6发布：用可验证定位监督扩展9B具身模型的空间感知
研究团队发布ACE-Brain-0.6，通过统一数据管线将机器人操作记录与多源互补视觉数据结合，自动标注后转换为可验证的定位监督，并在约150万样本上微调Qwen3.5-9B得到该模型。在七个公开定位基准中的四个上，ACE-Brain-0.6超过GPT-6 Astra，总平均分75.41对73.68；在固定微调设置下，随数据集扩展覆盖更多定位场景，整体定位性能稳步提升。
OFweek RoboticsAI 评分6565 极智嘉 Gravity Control 用自然语言运行时纠偏，将 OOD 任务成功率从5%提升至95%
极智嘉具身智能在 Gravity 框架下提出 Gravity Control 因果干预模型，无需训练原始策略模型、无需新增示教数据，通过机制可解释性挖掘模型内部动作调控机制，在推理阶段干预相关 latent feature 实现运行时纠偏。
简智机器人 · XAI 评分6161 Genrobot 转发祝贺 Dream Labs 发布机器人基础模型 Dream-1
Genrobot.AI 转发并祝贺 Dream Labs 推出 Dream-1，称自己是 Dream-1 的发布合作伙伴。被引用内容称 Dream Labs 结束隐身状态，发布 Dream-1 这一机器人基础模型，可控制从未见过的双臂机器人，完成未被演示过的任务、在未到过的场景中工作，价格为每小时 3 美元，Dream API 当天面向所有人开放。
机器人全球资讯 · 微信公众号AI 评分6161 自然意志发布Natura-1模型，演示机械手包馄饨等灵巧操作
自然意志（Nature Will）近日公开Natura-1模型演示视频，机械手在无人协助下完成包馄饨、打包快递、泡茶、手机贴膜和写毛笔字等操作。Natura-1是500亿参数的混合专家（MoE）模型，数据处理覆盖近100万小时第一视角人类交互数据，可在100毫秒控制回路中驱动20个自由度的灵巧手，并遵循复杂自然语言指令在未见场景中泛化。
Reddit r/humanoidroboticsAI 评分5050 Dream Labs 发布 Dream-1，实机零样本测试表现与问题
Dream Labs 昨日发布 Dream-1，Reddit 用户在机械臂上实机部署后称其速度很快、可零样本执行任务，但也会出现随机行为，例如被要求移动苹果时却持续抓取红色方块。该模型已公开供人试玩。
Reddit r/roboticsAI 评分3838 Cubic Doggo 强化学习站立稳定性训练更新
Cubic Doggo 用 Gymnasium、SB3 的 PPO 在 MuJoCo 中训练站立时最小化俯仰与横滚，并将 ONNX 文件部署回 MuJoCo，抗水平推力从 3.5N 提升到 4N。第二阶段加入"push recovery training"，按课程调度把水平力作为域随机化，但两周训练后提升有限。下一步计划在固定斜坡和变化斜坡上平衡，再部署到 Gazebo 和实体机器人。
Reddit r/roboticsAI 评分4040 Dream Labs 发布 Dream-1，实机零样本操作偶现失控
Dream Labs 昨日发布 Dream-1，用户在机械臂上完成部署，称其速度很快且可零样本执行任务。实测中让其移动苹果时，它改抓红色方块且未停止，偶有随机行为。发布者已将 Dream-1 公开供人试玩。
APPSO · 微信公众号AI 评分7575 VAST 开源实时世界模型 EdenLive 及配套工具 EdenGolem
VAST 开源实时生成式渲染器 EdenLive，属于 Project Eden 系列，上游交互系统维护游戏规则与状态，EdenLive 负责实时渲染画面，支持以白模、2D/3D 场景或真实录像作为参考，更换首帧和提示词即可改变写实、手绘、卡通等外观。
The Humanoid Hub精选AI 评分7676 Ropedia 发布开放世界模型 W0，基于约一万小时第一人称人类视频训练
Ropedia 发布开放世界模型 W0，用约 10,000 小时第一人称人类视频训练，一套权重可预测人类、机械臂和人形机器人（Unitree G1、Fourier GR-1）的第一人称视角，采用共享的相机加骨骼表示，接入新机器人只需其 URDF。
推荐理由：原文给出了训练数据规模、跨本体迁移方式和实测对比，读者可据此判断该世界模型对机器人策略训练流程的实际影响。
爱范儿AI 评分7474 VAST 开源实时世界模型 EdenLive 及 EdenGolem v0.1
VAST 开源了 Project Eden 系列的实时生成式渲染器 EdenLive，包含 5B、14B 模型权重（各含双向生成与少步流式生成两个版本）、实时流式推理代码、EdenGolem v0.1、前端工作台和技术报告。
ModelScope RoboticsAI 评分6969 星辰发布并开源意图理解模型 Xing4.0-29B-Intent
中电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室发布并开源意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent，同步开放275.3万条监督微调训练语料、模型权重与推理镜像，代码许可为 Apache 2.0。
ModelScope RoboticsAI 评分7373 南京大学、京东等开源 VideoJev：LVBench 73.4%，每题约 1.5 秒
南京大学、京东等机构开源 VideoJev，将视频时序定位与选择式视频问答统一为候选打分任务，让多模态大模型直接输出结构化判断。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5050 MemT-1.0：迈向记忆原生演化
MemT-1.0 发布 MemT-1.0-Nano 与 MemT-1.0-Flash 记忆基础模型家族，将记忆内化为模型计算的一部分，基于 Metis 构建并采用 Gated DeltaNet-2 与 Mixture-of-Storage。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分5858 记忆张量发布并开源记忆原生模型 MemT 1.0 系列
记忆张量发布并开源记忆原生模型 MemT 1.0 系列，包含 MemT-1.0-Flash 与 MemT-1.0-Nano 两款模型，参数规模分别为 288B 与 36B，激活参数分别为 17B 与 3B。
PaperWeekly · 微信公众号AI 评分7474 商汤SenseNova-RoboRSI统一Harness将GPT-6-Astra在RoboDojo成功率从15.83%提至54.17%
商汤科技、南洋理工大学等机构联合研究团队推出SenseNova-RoboRSI统一Harness，在RoboDojo的42项任务上将GPT-6-Astra的操作成功率从基础配置的15.83%提升到54.17%，模型参数不变。
Reddit r/roboticsAI 评分3838 MuJoCo 中两只开源 Jumper 机器人螃蟹的桌面对战仿真
Zymbiotek 为 KingKong Robotics 比赛制作了两只开源 Jumper 机器人螃蟹在 MuJoCo 中的桌面对战仿真，动作基于实测舵机扭矩曲线的物理仿真，舞蹈为可在实机运行的强化学习策略。反击上勾拳为真实仿真动作，仅最后翻转为动画——实测一只 Jumper 无法翻转另一只。
简智机器人 · XAI 评分6161 GenRobot 祝贺 Dream Labs 发布机器人基础模型 Dream-1
Dream Labs 推出机器人基础模型 Dream-1，可控制从未见过的双臂机器人、完成未被演示的任务、适应陌生环境，Dream API 当天面向所有人开放，起价 $3/hour。GenRobot 表示其为 Dream-1 提供人类数据方面的合作，并称这是零样本研究的又一突破。
CVHub · 微信公众号AI 评分7474 小鹏联合多所高校提出 4B 感知基座模型 GroundingPI，统一点、框与文字定位并验证动作迁移
小鹏与北京大学、香港大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、新加坡国立大学、清华大学、香港科技大学（广州）的研究者共同提出 4B 感知基座模型 GroundingPI，把点选、框、文字、文档区域和界面控件统一到一套空间词元输出协议，架构采用 MoonViT-V2 视觉编码器和 Qwen3-4B 语言骨干，训练包含监督微调与 GRPO 强化后训练。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7373 Ropedia联合多校发布跨本体移动操作世界模型Ropedia W0
新加坡具身智能创企Ropedia联合南洋理工大学、杜克大学、加州大学圣地亚哥分校及清华大学发布跨本体移动操作世界模型Ropedia W0，通过统一动作表示预测人类、机械臂和人形机器人执行动作后的第一视角未来场景。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分7676 商汤推出 SenseNova-RoboRSI 及 27B 具身模型，在 12 项仿真基准上取得 SOTA
商汤 SenseNova 团队推出 SenseNova-RoboRSI 统一执行框架与 27B 具身模型 SenseNova-RoboRSI-27B-Preview。
推荐理由：通过同一模型换执行系统的对比数据，读者可以直观理解执行框架对具身任务表现的影响幅度和成本代价。
智源研究院 · 微信公众号精选AI 评分6868 智源众智FlagOS 2.2发布：算子超1454个、跨芯性能提升27%
智源研究院在2026人工智能开放计算大会暨众智FlagOS技术大会展示FlagOS 2.2进展，该版本已于9月30日发布。九大算子库公开算子由564增至1454个（新增890个），在上千个算子、10款异构AI芯片测试中跨芯算子性能较上一版提升约27%；首次发布FlagOS-Compressor权重转换与量化工具，新模型一天内可适配多达12款芯片。
推荐理由：原文给出算子、量化与服务吞吐的具体数字，读者可据此评估存量芯片承接新模型的性能与成本空间。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分4242 MiniMax M3.1 Flash上线：性能全面加强，速度提升3倍，价格降低70%
MiniMax正式发布新一代Flash模型M3.1 Flash，线上推理速度提升近3倍，使用成本降低70%。此前以匿名身份处理超过200T Token的Space Bunny模型正是M3.1 Flash的早期版本，其在Agentic任务、编程、Computer Use及网络安全能力上实现代际提升。MiniMax预告追求更高智能上限的Pro版本将于不久后推出。
深蓝AI · 微信公众号AI 评分6262 大晓机器人发布ACE-Brain-0.6：9B模型六项Grounding评测超GPT-6 Astra
大晓机器人发布具身空间感知模型ACE-Brain-0.6，基于Qwen3.5-9B、冻结视觉编码器并监督微调语言模型参数，在八项Grounding评测中六项超越GPT-6 Astra，七项公开基准平均74.53分领先Astra的73.68分，RobotGrounding得94.13分超91.10分。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分3636 元任务MetaDecision进入JevBench开源榜前三：31B版本单次判断延迟中位数不到0.2秒
元任务实验室的结构化决策模型MetaDecision在JevBench决策模型评测榜进入前三：截至10月17日，在129个开源系统中，其31B版本位列第3，12B版本在同尺寸模型中排名第一。按榜方GPU实测，31B版本单次判断的延迟中位数不到0.2秒（不含网络）。元任务是一家专注Agent Infra与决策模型的AI实验室，提供可嵌入的Agent运行底座以及知识与模型服务。
arXiv cs.ROAI 评分6464 GroundingPI 发布 4B 定位基础模型，在 34 个基准上平均达 73.68%
GroundingPI 是一个 4B 参数的定位基础模型，将点和框以量化坐标形式输出到共享词表，训练结合多模态与空间预训练、监督微调和 GRPO 强化学习。在 34 个定位基准、44 个基线上平均达到 73.68%，高于 GPT-6 Astra 的 71.54%。
仙工智能AI 评分5858 仙工智能展示 VLA 模型完成汉诺塔任务：底座被推动、圆盘被打乱后仍能继续求解
仙工智能展示其自研 VLA 模型驱动机器臂完成三盘汉诺塔的七步移动，当观察者滑动底座改变整体位置或把圆盘重排成任意中间状态后，机械臂仍能重新识别当前配置、判断下一步并继续完成剩余任务。该模型仅用 60 条示教轨迹训练，即可在物体位置、颜色和形状变化上泛化；仙工智能机器人“大脑”由模型、小脑和神经三层组成，分别负责场景理解与决策、运动规划与执行、传感器与关节执行器的统一接口连接。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6262 ACE-Brain-0.6 发布：用可验证空间定位监督扩展具身基础模型
ACE-Brain-0.6 通过统一数据流水线结合机器人操作记录与多源互补视觉数据，自动标注后转化为可验证的定位监督，用约150万样本微调 Qwen3.5-9B 得到。该模型在七个公开定位基准中的四个上超过 GPT-6 Astra，总平均分 75.41 对比 Astra 的 73.68。在固定微调设置下，随数据集扩展覆盖更多定位场景，聚合定位性能稳步提升。
机器人全球资讯 · 微信公众号AI 评分6262 西湖机器人WR1演示全身协同自主叠衣与跨区域家务
西湖机器人升级通用大脑WR1，采用通用大小脑双预训练架构，融合世界模型与VLA生成动作序列，由自研通用动作大模型GAE执行全身控制。演示中WR1完成从晾衣架取衣、双机协同折裤，以及跨厨房客厅卧室的取玉米、收纳玩偶、整理被子连续任务。系统引入长短时运动状态回顾与实时动作分块机制，减少长程任务中的停顿与突变。
量子位AI 评分7474 VAST开源实时世界模型EdenLive，单卡RTX 5090下720P超24FPS
VAST发布并开源实时世界模型EdenLive，开放模型权重、推理代码、技术报告和端到端Demo。据VAST介绍，在单张消费级显卡Nvidia RTX 5090上、720P条件下，5B模型生成速度超过24FPS，可分钟级连续生成，端到端延迟为百毫秒级。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分4747 StartLux-Decision-v1.1-27B Instant登顶Hugging Face Decision Index 0.3.2榜首
中国AI创业公司StartLux（原点星辉）的StartLux-Decision-v1.1-27B Instant以69.1分登顶Hugging Face Decision Index 0.3.2榜单全球第一，在173项公开复现模型中排名榜首，领先第二名近3分，是榜单中唯一突破69分的模型。继9月底发布首代模型后，StartLux仅用十余天再次刷新成绩，稳居全球决策模型SOTA。
GuyuehomeAI 评分4646 Light-MER：把 8B 情感教师压进 855M 学生，靠的是隐藏状态的几何而不是答案
Light-MER 是格拉斯哥大学、中科院计算所与山东大学合作的多模态情感识别压缩工作，已被 ACM MM 2026 主会录用，将 8B 教师模型压缩为 855M 学生模型，训练信号来自隐藏状态的几何而非答案。该工作针对生成式多模态情感识别的部署成本问题，目标是让模型输出可解释情绪的段落。
GuyuehomeAI 评分5858 τ₀-VLA 拆解：把子任务决策变成可扩展的推理问题
文章拆解上海创智学院（SII）罗剑岚团队于 2026 年 7 月 27 日开源的分层机器人基础模型 τ₀-VLA，该模型面向家居场景下十分钟量级的长时域移动操作，如备菜、收纳衣物和跨房间整理。核心思路是把「下一个子任务该做什么」变成一道可以加算力的推理题。
GuyuehomeAI 评分5151 TD-MPC2：基于潜空间世界模型的模型预测强化学习控制实践
作者用官方预训练权重驱动四足犬科模型在本地 CPU 上完成真实奔跑推理，逐项还原潜空间世界模型、一致性学习目标、symlog 两点热编码与 MPPI 式采样规划的数学构造，并记录规划分布收缩、估计与兑现差等实测现象。
机器之心 · 微信公众号AI 评分5858 Manifold AI 推出 WorldScape R²SI 框架并登顶 RoboDojo 机器人操作榜单
Manifold AI 推出机器人递归自进化框架 WorldScape R²SI，在机器人操作基准 RoboDojo 总榜登顶，超过 GPT-6-Astra 与英伟达 GR00T-N1.7 等模型。
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分7474 Generalist AI GEN-1.5 的物理提示范式走到哪一步
Generalist AI 于2026年8月19日发布 GEN-1.5，只需3-12秒单次任务演示、不做梯度更新即可尝试执行新任务，10项短时操作任务 one-shot 平均成功率59%±10%，补充约5分钟数据并做10次梯度更新可提升至83%±9%。
Droidup/卓益得AI 评分5757 卓益得RL阿尔法队获EBiM Challenge 2026 Task 3辅助生活与喂食第一名
卓益得技术团队组成的RL阿尔法队在全球首个跨大洲具身双臂操作基准EBiM Challenge 2026中，从近百支队伍中获Task 3「辅助生活与喂食」第一名。
AI前线 · 微信公众号精选AI 评分7878 谷歌发布Gemini 4 Argon物理推理模型，打通机器人研发全链路
谷歌发布Gemini 4（Argon），定位为专注物理世界交互的通用物理推理模型，覆盖控制执行、仿真重构、数据标注到自我改进的机器人全生命周期。在ERQA具身推理基准上Argon取得87%，超过Claude Opus 5.5（82.3%）与GPT-6 Astra（81%）；AA-Omniscience测试中其幻觉率为15%，低于后两者的51%和59%。
推荐理由：文章按控制、仿真、数据质检、自我改进四层拆解了该模型在机器人研发链路上的具体用法与实测数字。