Boston Dynamics 为 Atlas 人形机器人装上轮子测试全身控制
Boston Dynamics 发布视频，展示 Atlas 人形机器人把脚换成轮子后移动的实验，将经典基于模型的电机控制与全身强化学习策略结合，以在非结构化真实地形上保持动态稳定。
#Research
The Robot ReportAI 评分5858 Boston Dynamics精选AI 评分6262 Boston Dynamics 为 Atlas 换上轮子，用全身强化学习验证执行器极限
Boston Dynamics 控制工程师 Andy Wu 介绍，团队把 Atlas 的脚换成轮子做研究测试台，用全身强化学习策略驱动，目的是在极限工况下检验执行器与电机模型。
推荐理由：Atlas 团队控制工程师复盘换轮测试台如何用真实电机模型缩小 sim2real 差距，可迁移到全身 RL 训练。
NVIDIA精选AI 评分8282 NVIDIA 在 CoRL 发布 GR00T 2 世界动作模型与 Isaac Lab 3.0
NVIDIA 在 CoRL 发布基于 Cosmos 构建的开放世界动作模型 GR00T 2，并推出 Isaac Lab 3.0、Isaac Lab-Arena 0.4 及 DexBench、VABAR 等基准。
推荐理由：NVIDIA 在 CoRL 集中放出 GR00T 2、Isaac Lab 3.0 与多个基准，读者可据此了解仿真训练与评测工具链的最新变化。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7878 源策未来发布人形机器人全身控制模型 Anchor 1
源策未来发布全身控制模型 Anchor 1，定位为全身智能架构中的 System 0 小脑层，以骨盆、左右手腕、左右脚踝五个锚点为指令，不依赖在线重定向。
推荐理由：原文给出全身控制模型在真机误差与遥操作采集效率上的量化对比，可据此判断小脑层精度对上层VLA任务成功率的影响。
CVer · 微信公众号AI 评分6969 米哈游联合清华等开源 GameScaling 通用游戏智能体模型
米哈游联合清华大学、香港大学、新加坡国立大学等机构开源 GameScaling 系列通用游戏模型，覆盖 0.8B、2B、9B、27B 四档共八个模型，权重与推理代码以 Apache 2.0 协议发布。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分8080 LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0，并公开技术报告与在线模拟器
刘松铭创立的 LiberAI 发布新一代世界动作模型 Liber-0，采用语言、视觉、动作三专家流与 Multimodal Attention 联合预测未来画面和动作。
推荐理由：技术报告用对照实验拆解人类数据、动作监督与本体多样性对灵巧操作的贡献，可据此判断数据配比思路。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分7272 小鹏机器人发布具身VLM Capek 0.5：2B与35B-A3B双尺寸，34项基准中分别提升30项和28项
小鹏机器人（XPENG ROBOTICS）提出具身视觉-语言模型Capek 0.5，按空间推理、时序理解、动作引导、状态验证四类执行能力分别训练专家，再用TIES合并与路由式MOPD蒸馏整合为单一模型。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7878 飞捷科思与复旦提出 Fysiverse-UniWAM 统一世界动作模型，24 项真机测试导航与移动操作双第一
飞捷科思（Fysics AI）联合复旦大学 CITLab 提出统一世界动作模型 Fysiverse-UniWAM，用一个模型贯通自主导航、移动操作与固定工位灵巧操作。
推荐理由：读者可看到一条不依赖大规模机器人预训练的统一世界动作模型路线，以及导航与操作共享骨干的具体设计。
SIGRobotics · XAI 评分2828 SIGRobotics机械臂RL颠球7分钟
人类应该比机器人更协调。 不过在SIGRobotics可不是这样。@_robert_molina 用强化学习训练了我们的一只机械臂，让它能在球拍上连续颠乒乓球长达7分钟。 看这段延时视频，它就一直颠个不停。
Shanghai AI Laboratory - Embodied Intelligence精选AI 评分6060 上海人工智能实验室等联合推出材料多模态大模型“材华·MatVerse”
苏州国家实验室、上海人工智能实验室与上海交通大学等联合推出“材华·MatVerse”材料多模态大模型及智能体应用体系，采用“独立编码器+统一解码器”架构，将XRD谱图、电镜图像和分子结构对齐到同一语义空间。
推荐理由：材料给出多模态统一表征架构与19类学科评测基准，可了解材料大模型如何从检索走向机理推理。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7272 厘清智能发布 PrismWAM 与 RoboDoctor，分列 RoboTwin 2.0 与 RoboDojo 榜首
厘清智能创始人、清华大学李一鸣团队发布世界动作模型 PrismWAM 与执行诊断框架 RoboDoctor。PrismWAM 将语义上下文与物理状态解耦，在无额外动作数据预训练下于 RoboTwin 2.0 取得 83.67% 平均成功率、Clean-to-Random 场景 75.5%，位列官方榜单第一。
新智元 · 微信公众号AI 评分5858 至知创新研究院公开IQuest-Q1技术报告：320B开源基模的百万任务训练细节
至知创新研究院公开320B总参数、15B激活参数的IQuest-Q1完整技术报告，披露30项Benchmark成绩及训练细节。团队从代码仓库和已有智能体轨迹构建超过100万个可执行、容器化任务实例，并设置环境准备、执行时检查、轨迹审计三层机制防止Reward Hacking。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7575 RynnUnify 发布 16B 统一具身模型，兼顾视觉规划与机器人控制
RynnUnify 是一个 16B 统一具身模型，通过交错的视频-语言推理把具身理解与长程视觉规划结合起来，覆盖空间推理、物理预测与 grounding。作者还用强化学习做出智能体扩展，并推出 world-action 扩展把理解与预测能力转成机器人控制。
机器人前瞻 · 微信公众号精选AI 评分8282 英伟达开源机器人数据引擎Flora，标注成本约为GPT-6 Astra的1/125
英伟达发布并开源数据引擎Flora，将原始机器人视频转化为带时间戳动作描述、过程奖励和结果奖励等训练数据，目前已用于训练GR00T系列模型。Flora由动作描述模型、时间分段模型和奖励模型组成，基于Qwen3.5系列视觉语言模型微调，依托512块GB300 GPU每天可标注20万小时数据。
推荐理由：英伟达开源的数据引擎把机器人视频标注成本压到通用大模型的约1/125，并给出多项基准对比，可据此判断数据标注环节的替代空间。
量子位AI 评分6262 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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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。
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%。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分6666 17 亿参数 3D 世界动作模型 UNITAS 开源，在 LIBERO 等评测超过 80 亿参数模型
跨维智能联合香港中文大学（深圳）、佛山大学、中山大学与华南理工大学提出并开源机器人任务原生 3D 世界动作模型 UNITAS，代码与使用说明已在 GitHub 仓库 DexForce/UNITAS 公开。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分7474 UniWAM 开源统一世界与动作模型，LIBERO 99.2%、RoboTwin C2R 68.32% 多项基准领先
UniWAM 团队开源统一世界与动作模型 UniWAM 的代码与权重，在 LIBERO、LIBERO-Plus 和 RoboTwin 2.0 C2R 上分别取得 99.2%、92.6% 和 68.32% 的成功率，为论文对应表格所列方法中的最高值。
北京智在无界科技有限公司AI 评分5858 智在无界 Being-H0.7 入选 NeurIPS 2026，Being-H 系列一年内集齐 ICML、CoRL、NeurIPS 收录
智在无界自主研发的通用灵巧操作大模型 Being-H0.7 入选 NeurIPS 2026，Being-H 系列由此在一年内实现 ICML、CoRL、NeurIPS 三大顶会收录。
机器人daily · 微信公众号AI 评分5656 章鱼动力发布具身智能通用世界模型 SYNWorld V0.5
章鱼动力发布面向具身智能的通用世界模型 SYNWorld V0.5，采用 MoT 架构，参数规模 10+B，训练数据 30+ 万小时，涵盖图像、视频及带动作标注的机器人动作轨迹。
OFweek RoboticsAI 评分7171 自变量机器人开源HOST框架，机器人看一段29秒视频即可学新技能
自变量机器人发布并开源HOST框架，机器人观看平均29秒人类演示视频即可复现新技能，成功率达62%，数据量仅为Pi-0.5微调方案的1/50、学习时间1/500。HOST不逐帧模仿人类动作，而是以视觉结果为中间语言，按任务进度而非时间对齐视频与机器人执行，采用双专家MoT架构，学习发生在推理阶段、权重冻结，旧技能保留率高于微调方案；光照与场景变化下成功率仍保持在50%以上，论文和代码已开源。
RoboParty · 微信公众号精选AI 评分6767 RoboParty Lab 联合浙江大学、清华AIR发布并开源世界模型控制方法 INTACT
RoboParty Lab、浙江大学、清华大学智能产业研究院（AIR）与 InSpatio 联合发布并开源世界模型控制方法 INTACT（INtent-To-ACTion）。
推荐理由：原文给出与传统CEM搜索的延迟和成功率对比，读者可据此判断免搜索世界模型控制的收益边界。
正行创新 · X精选AI 评分6868 Harness VLA 开源，在 LIBERO-Pro 上取得 82.4%
@ChaoYuTHU 开源了 Harness VLA，它在不修改 VLA 模型权重的前提下加入一个 Harness Layer 来组织这些模型。在 LIBERO-Pro 上 Harness VLA 成绩为 82.4%，对比 Pi_RLinf 50%、Berkeley RATS 43.8% 和 NVIDIA Cap-X 18.2%。Striding AI 发布这条推文，并将其视为可能从端到端 VLA 转向 Harness VLA 的迹象。
推荐理由：推文给出了同一基准下与其他 VLA 方案的对比数字，读者可据此判断不改权重的外挂式结构有多少提升空间。
PsiBot/灵初智能精选AI 评分8181 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。
智源研究院 · 微信公众号精选AI 评分7474 智源发布多模态表征世界模型悟界·RoboBrain Orca
智源研究院发布多模态表征世界模型悟界·RoboBrain Orca，核心思路是从预测下一个词、下一帧、下一动作转向预测下一个世界状态，先学习统一的世界潜在表征，再通过文本、图像、动作三种轻量读出模块适配下游任务。
推荐理由：原文说明了从预测下一输出转向预测下一状态的训练范式，以及冻结主干加轻量读出模块的做法，可迁移给关注世界模型路线的读者。