X-Era AI拓元智慧发布开源4D世界动作模型E0.5,真机分布外成功率超π0.5
X-Era AI拓元智慧发布开源原生4D世界动作模型E0.5,以三维基础模型为骨干,将未来三维几何预测直接融入动作学习。在AgileX Piper双臂机器人和Zerith H1人形机器人上,经约16万条机器人轨迹预训练后,E0.5整体平均成功率分别为85.0%和88.3%,较π0.5提升13.3和26.7个百分点;分布外平均成功率为73.3%和76.7%。
X-Era AI拓元智慧发布开源原生4D世界动作模型E0.5,以三维基础模型为骨干,将未来三维几何预测直接融入动作学习。在AgileX Piper双臂机器人和Zerith H1人形机器人上,经约16万条机器人轨迹预训练后,E0.5整体平均成功率分别为85.0%和88.3%,较π0.5提升13.3和26.7个百分点;分布外平均成功率为73.3%和76.7%。
作者做了一张 caniuse 风格的对照表,整理哪些机器人学习策略能在哪些机器人上运行,覆盖 24 款机器人和 21 个策略(含 ACT、Diffusion Policy、SmolVLA、π0/π0.5、GR00T N1.7、X-VLA、OpenVLA-OFT 等)。
岩山科技旗下岩芯矩阵联合香港科技大学、卡内基梅隆大学等高校发布并开源EdgeRock-4B,该模型由Qwen3.5-4B转换而来,核心是团队提出的记忆岩锚(RMA)机制,让KV Cache不随上下文增长。
Ken Goldberg 转发其博士后 Shuangyu0_0Xie 的工作:她发现 Gemini 4 Argon 在空间机器人查询上表现出色,于是用 Claude 逆向工程其技能库,并实现了 Gemini 4 Argon 报告中的机器人 harness。该 harness 让 Gemini 完成了零样本双臂交接(bimanual handover),现已开源。
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。
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。
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。
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。
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。
乐高零件识别项目 BrickSort 发布首个公开版本 v0.1.0,随附已训练模型 lego_model.pt,可识别约 600 种乐高零件的种类、颜色、类别及是否带印刷。代码采用 MIT 许可,模型文件因训练数据(B200 LEGO Detection Dataset)为 CC BY-SA 4.0 而采用相同许可。作者说明训练输出的准确率偏乐观,对未见零件照片的独立测试尚未进行。
至简动力(Simplexity Robotics)推出并开源世界-动作模型 SimpleWAM,6B 参数版本在 NVIDIA ThorX (T5000) 上推理延迟由 181.23ms 降至 42.31ms,可在端侧以近 24Hz 高频闭环运行。
推荐理由:原文给出了从181ms到42ms的端侧优化路径和四项架构设计,可迁移了解世界动作模型如何满足高频闭环控制。
原力灵机宣布 DM0.5 登顶 RoboColiseum 全部四个榜单(指令跟随、空间理解、扰动适应、通用操作),是榜单中唯一全部测评均登顶的模型。
推荐理由:原文列出DM0.5在多个榜单的具体成绩与推理延迟压缩数据,可据此评估其预训练路线的实际效果。
宇树科技宣布其通用人形基础模型全面升级并开源,官方称在 7 项评测中领先全球开源模型。材料仅提供标题与一句摘要,未给出模型名称、版本号和各项评测的具体成绩。
众智FlagOS社区在阿里巴巴开源2.4万亿参数MoE模型Qwen3.8-2.4T-A95B发布首日完成9家AI芯片的多芯适配、精度对齐与部署验证,提供BF16、FP8、INT8等多精度版本。
推荐理由:文章给出零改码适配路径和量化压缩方案,读者可据此判断存量国产算力如何承接超大模型。