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9月28日周一
  1. PsiBot/灵初智能66

    灵初智能发布Psi-R2.5,以强Pair Data破解人机数据对齐难题

    灵初智能正式发布具身模型Psi-R2.5,采用QwenVL3.5-4B高层规划器加Wan2.2-IT2V-5B低层控制器的双层架构,并提出强Pair Data标准。模型通过逆向调用Psi-W0世界模型从真机数据反向生成人类示教视频以量产配对数据,支持上下文学习ICL零样本泛化新任务;配套HIL+RL后训练框架,宣称经几轮迭代可将任务成功率提高到99%,仅需1-2个工作日,并已部署在客户现场。

    推荐理由:原文详述模型架构、强Pair Data数据标准与逆向生成方法,读者可了解其数据路线如何支撑真机泛化能力。

9月20日周日
  1. PsiBot/灵初智能73

    灵初智能发布Psi-R2.5模型:以强pair data扩展人类数据用于具身智能

    Psi Robotics(灵初智能)发布Psi-R25机器人操作模型,核心升级是数据质量提升与数据属性压缩,从10万小时数据中复盘提取高质量数据,并用强pair data对齐人类数据与机器人数据。

    推荐理由:原文详述强pair data的生成方法与数据质量标准,读者可以了解人类数据对齐到机器人数据的可参考路线。

9月17日周四
  1. Figure AI79

    Figure AI 发布 Helix 2.5,在 30 个陌生家庭实现零样本全身自主

    Figure AI 发布 Helix 2.5,在 30 个从未采集数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾和铺床三项长时程全身行为,无需在评估环境中采集数据或微调。

    推荐理由:原文给出 Index 预训练对零样本泛化的对照数据和评测细节,可帮助读者理解人形机器人预训练迁移的实际水平。

9月8日周二
7月15日周三
7月14日周二
  1. PsiBot/灵初智能81

    灵初智能与北大-灵初联合实验室发布并开源双灵巧手通用操作模型和全栈系统 EgoSteer

    灵初智能与北大-灵初联合实验室发布并开源双灵巧手通用操作模型和全栈系统 EgoSteer,包含数据处理管线 EgoSmith、机器人技术栈 Robot-Stack 和世界模型增强的 VLA 模型。

    推荐理由:原文给出从人手数据处理、真机纠偏到模型架构和实验数字的完整链路,读者可据此评估其可复现价值。

4月22日周三
  1. PsiBot/灵初智能75

    灵初智能发布Psi-R2与Psi-W0,开源1000小时人类手部操作全模态数据集

    灵初智能4月10日发布基于人类数据预训练的Psi-R2和Action-Conditioned World Model Psi-W0,并开源首批1000小时人类手部操作全模态数据集,总数据储备达10万小时。

    推荐理由:原文给出两个新模型的分工机制和开源数据入口,读者可据此评估人类数据用于机器人训练的可行路径。

4月10日周五
11月19日周三
9月26日周五
9月2日周二
  1. LimX Dynamics48

    逐际动力发布 LimX DreamActor:Real2Sim2Real + 真机强化学习的具身智能训练新范式

    逐际动力推出具身智能训练范式 LimX DreamActor,首次将 Real2Sim2Real、模仿学习与真机强化学习深度结合,形成「现实环境数据采集—仿真数据预训练—真机数据后训练」全流程。系统只需消费级相机拍摄即可完成多视角数据采集,经三维重建与物理参数对齐构建高拟真仿真场景,再用少量真机强化学习完成跨域迁移,旨在提升样本效率、收敛速度和部署稳定性。

5月7日周三
3月25日周二
  1. Figure AI66

    Figure AI 用强化学习让 Figure 02 人形机器人实现类人自然步行

    Figure AI 发布端到端强化学习步行控制器,让 Figure 02 人形机器人在仿真中通过奖励模仿人类参考轨迹学会带脚跟触地、脚尖蹬地和摆臂的类人步态。训练在 GPU 加速物理仿真中并行进行数千台机器人,数小时收集数年仿真数据,结合域随机化与 kHz 级扭矩反馈控制实现零样本迁移到实机,10 台 Figure 02 运行同一神经网络无需单独调整。

    推荐理由:原文给出 Figure 02 用强化学习实现类人步行的训练方法和仿真到现实迁移细节,可了解其技术路线。

7月29日周一