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今天11月11日周三1 条
  1. Apptronik Social67

    Apptronik 转发 Gemini Robotics 2.5 发布,强调其技能广度

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5,称这一物理 AI 能学习数百项日常技能,包括叠衣服、端糕点和在工厂自主分拣汽车零件。Apptronik 转发该消息并补充打蝴蝶结、分拣汽车零件等例子,称这体现了模型的技能广度。

    同一新闻,精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 物理 AI 模型》

11月10日周二
  1. The Humanoid Hub78

    Robbyant 开源触觉基础模型 LingBot-Touch

    Robbyant 开源触觉基础模型 LingBot-Touch,基于约 5000 小时真实触觉数据预训练,将磁式、视触觉与压阻式传感器读入统一 token 空间。在 26 个真实机器人任务和两只灵巧手上,四种策略使用该 token 均取得最高平均成功率;在预训练未见过的特定传感器型号上,冻结编码器将接触中心误差从 5.89 mm 降至 0.16 mm,优于为其专门构建的适配器。

    同一新闻,精选展示《蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch》

  2. 新智元 · 微信公众号42

    MiniMax 开源图像模型 H3 Image,支持 4K 生成与 16 张参考图

    MiniMax 正式发布图像模型 H3 Image,当天开源权重并同步开放 API,可在 MiniMax Code、开放平台和海螺 AI 直接使用。该模型可直接生成 4096×4096 图像,单张 4K 生成耗时 10 到 20 秒,最多支持 16 张参考图、提示词 7500 字符。官方定位为开源图像模型 SOTA,主打指令遵循能力,在 CAD 蓝图、机械爆炸图和手语手势等场景中做了演示。

  3. 新智元 · 微信公众号84

    蚂蚁灵波开源通用触觉基座模型LingBot-Touch

    蚂蚁灵波科技发布并开源通用触觉基座模型LingBot-Touch,把视触觉、磁触觉、压阻式三种触觉信号统一转换为动作模型可用的通用触觉Token。其Tiny版仅532万参数,接入T-Rex、π0.5和LingBot-VLA后平均成功率分别提升23.18、21.81和24.81个百分点,26项真机任务与12项仿真操作全线提分。

    同一新闻,精选展示《蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch》

  4. 机器人前瞻 · 微信公众号88

    英伟达发布GR00T 2系列世界—动作模型,用40万小时人类视频训练

    英伟达在CoRL 2026上推出开源世界—动作模型GR00T 2系列,包含GR00T 2和GR00T 2 Turbo两个版本,前者主打泛化与精细操作,后者参数更小、可直接部署在宇树G1上,机载Jetson Thor单次推理耗时124毫秒。

    推荐理由:英伟达在CoRL 2026发布GR00T 2系列,披露三类预训练数据规模与跨本体迁移、少样本适应的成功率,可据此判断世界—动作模型当前能力边界。

  5. Google DeepMind · X73

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 物理 AI 模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5,称这一物理 AI 模型能学习数百项日常技能,包括叠衣服、端送糕点和在工厂车间自主分拣汽车零件。官方以一组图片概述其能力范围,未披露模型规模、训练数据或评测指标。

    推荐理由:官方给出 Gemini Robotics 2.5 可学习数百项日常技能的能力范围,便于对照上一代判断进展。

  6. Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号88

    英伟达推出GR00T 2世界-动作模型,从VLA路线转向WAM

    英伟达正式推出GR00T 2,定位为WAM(世界-动作模型),可在夹爪、灵巧手和人形机器人上运行,与GR00T N1代表的VLA路线不同。核心模型约20亿参数,初始化自Cosmos-Predict2.5-2B视频扩散模型,每个控制时刻接收最近0.8秒、最多四路摄像头视频、机器人状态和语言指令,同时生成未来视频帧和后续动作。

    推荐理由:原文给出GR00T 2的模型结构、三类训练数据与跨形态泛化数据,可对照VLA路线理解世界-动作模型的取舍。

  7. 量子位87

    英伟达发布世界动作模型GR00T 2,人类示范可跨本体迁移

    英伟达GEAR团队在CoRL大会上发布新一代世界动作模型GR00T 2,可同时预测未来画面与机器人动作,模型、数据、仿真环境和采集硬件将陆续开源,10万小时人类数据已率先开放。

    同一新闻,精选展示《英伟达发布GR00T 2系列世界—动作模型,用40万小时人类视频训练》

  8. 量子位88

    蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch

    蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch,将磁触觉、视触觉、压阻式触觉信号统一编码为触觉Token,再交给动作模型。团队实验显示,π0.5 在拉拉链任务上直接接入原始触觉读数时成功率从39%降到15%,接入 LingBot-Touch 后升至59%。

    推荐理由:原文给出触觉原始信号接入动作模型反而降低成功率的对照实验,以及统一触觉Token后的提升幅度,可作为触觉表征设计的参考。

  9. 36Kr Embodied Intelligence78

    蚂蚁灵波发布LingBot-Touch触觉基础模型并开源

    11月10日,蚂蚁灵波发布LingBot-Touch触觉基础模型,基于近5000小时真实触觉数据预训练,覆盖磁触觉、视触觉和压阻式三类主流传感原理,可将不同信号转化为同一套触觉表征,供不同灵巧手和动作模型使用。该模型的技术报告、模型和代码已开源,开发者可在Hugging Face、GitHub和魔搭社区访问下载。

    同一新闻,精选展示《蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch》

  10. The Robot Report88

    NVIDIA 在 CoRL 发布 GR00T 2 世界动作模型与 Isaac Lab 3.0

    NVIDIA 在 CoRL 发布开放世界动作模型 GR00T 2 和开源机器人学习框架 Isaac Lab 3.0。GR00T 2 基于 10 万小时 NVIDIA 开源第一人称数据训练,在 50 项任务上每任务仅一次演示即达 71% 平均成功率,五次演示升至 95%,无任务专属演示时 50 项任务中 40 项至少完成一次。

    推荐理由:GR00T 2 的少样本成功率与 Isaac Lab 3.0 的训练吞吐提升,给出了具身模型与仿真训练栈的当前基线。

  11. The Humanoid Hub78

    NVIDIA 发布机器人基础模型 GR00T 2,同时预测未来视频与动作

    NVIDIA 发布机器人基础模型 GR00T 2,可同时预测未来视频和动作。该模型强调学习世界将变成什么样,而不只是下一步做什么,相关介绍由 Jim Fan 在 CoRL Austin 上给出。

    同一新闻,精选展示《英伟达发布GR00T 2系列世界—动作模型,用40万小时人类视频训练》

  12. Robotics & Automation News72

    Nature Will 发布 500 亿参数灵巧手模型 Natura-1

    Nature Will 发布 500 亿参数的物理通用基础模型 Natura-1,用于灵巧手控制与零样本指令跟随。该模型基于混合专家架构,联合训练语言、图像、视频与动作,预训练数据超过 100 万小时的第一人称人类数据,并以 100 毫秒控制回路运行。公司称其可自主执行持续工作流,并处理空间约束、多物体关系与否定条件。

  13. Boston Dynamics62

    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。

11月9日周一
  1. Union Square Ventures · X58

    Tutor 推出 TRACE 部署时计算扩展方法并发布 TI-0.1 模型

    Tutor 推出 TRACE,用部署时计算扩展机器人学习:从少量 Tutor 演示出发,前沿大语言模型智能体在仿真中重建任务,并训练出可靠、达到人类速度的策略。TI-0.1 是首个用 TRACE 训练的模型。USV 认为这进一步说明现场部署机器人会加速学习,每次部署都产生训练数据,Tutor 由此获得让机器人学习持续累积的新方式。

11月8日周日
11月7日周六