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。作者还基于强化学习开发了智能体扩展,用于选择性利用视频预测推理未观测状态和交互结果,并开发了 world-action 扩展把理解与预测能力转化为机器人控制。
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。作者还基于强化学习开发了智能体扩展,用于选择性利用视频预测推理未观测状态和交互结果,并开发了 world-action 扩展把理解与预测能力转化为机器人控制。
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。
RoboJev-27B 是一个开放权重的视觉语言模型,输入任务指令与 10 帧操作画面即可判断机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 条留出数据上达到 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC,在未见实验室与机器人的 459 条数据上 AUROC 为 0.890。单张 H100 上每条推理中位耗时 0.26 秒,模型与推理代码及 29 组模型/协议条目的评测结果一并公开。
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。
FoST未来叙事撰文梳理AI 3D赛道融资与商业化格局:截至9月底,VAST、Meshy、影眸三家由90后创立的公司在半年内合计融资超80亿元人民币,其中VAST半年融资超50亿元、估值达20亿美元,Meshy于2026年7月完成4亿美元融资、投后估值15亿美元,9月末ARR突破1亿美元。
研究团队提出统一视觉-语言世界模型 Ψ-0.6,在共享推理过程中自适应组合感知、语言、几何与仿真,称为思维流。这些思维流通过共享 token 接口交替生成和解读图像、文本以及几何与运动的显式表示,模型在多视图空间推理上零样本超过领先开放权重模型,借助几何中间表示推理还能进一步提升。
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。
10月22日,2026科大讯飞全球1024开发者节主论坛发布端云一体讯飞星火X2.6,云端和端侧(星火X2.6-4B)能力同步提升,通过精准分工、按需协同,兼顾任务效果、安全与成本。
小鹏宣布第二代 VLA 大模型升级后已端侧落地到人形机器人 IRON,使其获得时序理解与未来行为预测能力。IRON 每 0.2 秒根据眼前画面重新推理一次,并预测 6 秒内的动作变化,可在握手、碰拳、击掌中应对临时变招。小鹏计划 2026 年底实现人形机器人量产,2027 年上半年开启交付,率先落地门店、商场等商业场景。
Google DeepMind 随 Gemini 4 Argon 发布展示了一项机器人训练技术:模型观看人玩 cornhole 的原始视频后,分析环境、映射空间坐标并计算全身关节运动,自动生成仿真代码,再将学到的行为迁移到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人上,实机测试中连续命中七次。
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。
2026年10月21日,NVIDIA在柏林举办首次欧洲主场GTC大会,黄仁勋发表主题演讲。演讲前夕,NVIDIA宣布Vera Rubin GPU家族七款芯片全部完成流片,量产提前至2026年第三季度;9月底发布的开源智能体安全平台OpenShell已有超100家机构宣布采用;RTX Spark系列PC确认今年秋季上市。
科大讯飞发布端云一体大模型讯飞星火X2.6,包含云端293-A30B模型和已开源的端侧X2.6-4B模型,云端模型支持百万token上下文,输入价格0.9元/百万tokens,输出价格3.6元/百万tokens,输出价格低于DeepSeek-V4.1-Flash-1017。
Dream Labs 本周宣布获得 9000 万美元种子轮融资,同时推出 Dream API,可将机器人摄像头画面与自然语言指令直接转换为电机指令。其旗舰模型 Dream-1 基于人类日常任务视频训练,公司称无需额外数据即可零样本控制带夹爪的新机器人,目前支持桌面抓取放置与叠衣服等任务,后续将支持轮式移动机器人与灵巧手。
奇瑞在2026奇瑞全球创新大会上发布面向物理AI的垂类基础大模型CheryMind,作为瑶光2035战略的技术底座,覆盖汽车研发制造并延伸至智驾、智舱、机器人、eVTOL和农机等业务。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增训练工具、仿真检查点和 Cosmos Data Factory 蓝图,用于世界模型的训练、评估与部署。
推荐理由:原文列出 Cosmos 新增的训练、仿真检查点与数据蓝图,并给出保时捷、ANYbotics 等使用方的具体数据,可据此判断世界模型开发流程的变化。
仙工智能(SEER Robotics)展示其机械臂在无人工干预下完成从取手柄、接粉、布粉、压粉、锁手柄、萃取到清洗的全流程咖啡制作,这是该公司迄今演示的最长多步骤机器人咖啡任务。
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。
SuperMimic 在 129,514 个动作上训练人形全身控制策略,用 1 块 GPU、3 小时超越此前 128 块 GPU、7 天的最优结果,GPU 时数减少超 1000 倍。Pieter Abbeel 转发并称其为游戏规则改变者,指出其关键在于用比常规仿真更快的世界模型,以及通过时间反向传播收集远多于策略梯度的信号。项目页为 https://supermimic.github.io,演示见 https://supermimic.github.io/demo/。
大晓机器人(ACE ROBOTICS)发布视觉空间锚定增强型具身基模型ACE-Brain-0.6,聚焦Grounding能力,在八项Grounding评测中六项超越GPT-6 Astra,七项公开基准平均得分74.53(Astra为73.68),自建真机评测集RobotGrounding(2591道问题、14类任务)得分94.13(Astra为91.10)。
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。
英伟达发布并开源实时生成式手术世界模型 Cosmos3-H-Dreams,可根据机器人操作指令实时生成手术画面,模拟器械移动、组织牵拉及形变,支持腹腔镜胆囊切除术场景。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白质设计研究所推出开放模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,在研究草稿报告的蛋白质结合、小分子结合、酶支架和 DNA 结合四组基准测试中,计算设计成功率和生成吞吐量均高于所评估基线。
英伟达宣布扩展开放模型产品线,推出Nemotron Retriever检索模型、Kumo结构化企业数据模型、Cosmos 3.5世界模型、Alpamayo 2 Edge自动驾驶模型、BioNeMo蛋白质设计模型及Ising量子计算模型等。其中BioNeMo RFD4-Proteina在一项涵盖200个氨基酸蛋白质的基准测试中,生成设计的速度约为RFdiffusion3的13倍。
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。
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!
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。
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。
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。
商汤联合大晓机器人、南洋理工等团队测评显示,GPT-6-Astra在12项仿真评测中多项接近满分(LIBERO-Long++达100%、SIMPLE为98.8%),但部署到8个真实机器人平台后,插插头11次尝试全部失败、叠衣服碰壁。其高分还依赖上下文学习(ICL)和放宽至10倍动作步数两项“补药”,家庭长程基准BEHAVIOR成功率仅37.0%。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
前英伟达世界模型团队创立的Dream Labs结束隐身状态,宣布完成9000万美元(约合人民币6亿元)种子轮融资,由B Capital领投,并同步上线Dream API,开放世界动作模型Dream-1。
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。