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#Robot models and learning
6月15日周一
6月13日周六
  2. Chelsea Finn52

    CHORUS 用单一 VLA 策略控制多机器人团队实现去中心化协作

    Chelsea Finn 团队微调 VLA，使单一策略能控制机器人团队中的任意机器人，实现无需显式通信的多机器人协作（引用推文中介绍的系统名为 CHORUS）。结果显示该方法与为各机器人分别训练模型或训练统一集中式模型的效果持平或更优，并易于扩展到大规模团队。论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.12352

6月12日周五
  2. 石麻笔记 · 微信公众号62

    对话黄文龙：PointWorld与3D世界模型的探索

    投资人石麻对话Stanford博士生黄文龙（导师李飞飞），围绕其PointWorld工作讨论3D世界模型。PointWorld用3D点流统一state和action表征，通过URDF把不同机器人的关节动作映射为点云变化，解决跨本体动作不统一的问题；训练用了DROID和BEHAVIOR两个数据集，标注依赖FoundationStereo、VGGT和CoTracker3。

  3. Sergey Levine38

    流向反转引导扩散式VLA高层决策

    流向反转引导（flow reversal steering）可以通过高层动作来"操控"基于扩散的视觉-语言-动作模型（VLA），例如来自视觉-语言大模型（VLM）推理的高层动作。这还让我们可以在扩散噪声空间中运行强化学习（RL），由高层推理引导探索：先思考任务，再进行练习！👇

6月10日周三
  1. Sergey Levine37

    流匹配策略的RL训练新技巧

    扩散（或流）是非常出色的策略，但用强化学习训练它们出了名地困难：BPTT不稳定，基于扩散的RL会让horizon爆炸。 在我们的新论文中，我们展示了如何通过一个"奇怪的小技巧"优化流匹配actor——用单位矩阵"近似"流去噪过程的雅可比矩阵。👇

6月9日周二
  1. Holiday Robotics60

    韩国科技信息通信部启动物理AI领先技术研发项目 两年投入340亿韩元推进世界模型国产化

    韩国科技信息通信部6月9日在首尔举行物理AI领先技术研发项目启动报告会，计划2年内投入340亿韩元，联合LG电子等10家产学研机构自主开发韩国型世界模型及国产模拟器，目标是使机器人最终动作成功率比不使用世界模型时提升20个百分点以上，并计划1年8个月内实现MVP，在制造与物流现场实证。

    推荐理由：韩国政府启动物理AI核心技术国产化项目，读者可从中了解其投入规模、目标指标与产学研分工安排。

6月8日周一
  1. PKU EPIC Lab64

    KPGrasp：基于关键点流匹配的可扩展灵巧手抓取生成方法

    PKU EPIC Lab 提出灵巧手抓取生成方法 KPGrasp，以全欧氏 3D 手部关键点参数化结合 Transformer 流匹配模型，从大规模数据学习抓取先验，无需接触损失或接触式测试时优化。

    推荐理由：论文给出免接触损失的抓取生成新方法和两个基准上的具体成绩，读者可以对比现有方法评估其思路。

6月7日周日
6月5日周五
  1. PKU EPIC Lab61

    PKU EPIC Lab 提出人形运动追踪数据研究 LIMMT，ICML 2026 接收

    PKU EPIC Lab 发布 LIMMT（Less Is More for Motion Tracking），称是首个面向物理仿真人形运动追踪的数据中心研究。方法从物理可行性、多样性和复杂度三个维度定义动作数据质量，用不到 3% 的 AMASS 训练即可获得优于全量数据集的追踪表现，并清洗了网络来源 mocap 数据。论文已被 ICML 2026 接收，见 arXiv:2606.06953。

    推荐理由：论文给出数据质量三维度框架和少量数据训练结果，对做humanoid运动追踪的研究者有方法参考。

6月4日周四
  1. 1X Technologies61

    1X 成立 World Model Lab，Sam Sinha 出任世界模型负责人

    1X 宣布正式成立 1X World Model Lab，专注大规模具身世界模型预训练，目标是加速实现完全自主的人形机器人。前 Luma AI 创始研究科学家 Sam Sinha 加入担任 Founding AI Researcher 和世界模型负责人。

    推荐理由：1X 官方阐述了世界模型实验室的数据路线和全栈自研主张，读者可借此理解其通向自主人形的技术路径。

6月3日周三
  1. Sergey Levine20

    Levine CVPR讲测试时扩展机器人策略

    今天（6月3日），我将在CVPR的"计算机视觉的测试时扩展"研讨会上演讲（下午1:30，太平洋时间），主题是我们如何利用测试时计算来提升机器人策略的泛化能力，506号房间。 另外，我现在（5分钟后）就要在宴会厅2的"基础模型部署"研讨会上演讲了！

6月1日周一
5月29日周五
  1. 达纳灵动 · X16

    Dyna Robotics联合创始人将在CVPR谈机器人学习

    机器人技术正在从令人惊叹的演示转向可扩展的学习系统。 🤖DYNA联合创始人兼首席科学家 @JasonMa2020 将在 #CVPR 关于可扩展机器人学习系统的研讨会上发表演讲。 🙌如果你正在研究具身AI、数据引擎、VLM/VLA、仿真到现实迁移、ML系统或评测，欢迎加入讨论！ 我们将分享如何构建不仅能完成单一任务——而是持续学习、适应和扩展的机器人。 https://scalebot-workshop.github.io/

  2. ROBOTIS · X61

    ROBOTIS AI Sapiens 人形机器人接入 NVIDIA Kimodo 文本生成动作模型

    ROBOTIS 将 NVIDIA 的文本生成动作扩散模型 Kimodo 集成进开放人形机器人 AI Sapiens，自然语言提示可直接生成全身人形动作并在真实硬件上执行。动作通过 DYNAMIXEL Q（QDD）执行，无需动捕服也无需逐帧编程，完整开发源码将作为开源发布，完整视频见 https://youtu.be/2xAJzQ8V9p8 。

5月28日周四
  1. Chelsea Finn55

    EXPO-FT 通过强化学习后训练让 π0.5 在 8 项操作任务上全部达到 30/30 成功率

    EXPO-FT 通过强化学习后训练让 π0.5 在测试的 8 项操作任务上全部达到 30/30 成功率，平均每项任务只使用 19 分钟强化学习数据。该方法面向有挑战的操作任务，包括串灯走线与插入电源接头点亮灯串、将台球击入球袋、把花插入酒瓶，以高效、可靠、开源的 VLA 微调形式发布，论文与视频见 https://pd-perry.github.io/expo-ft/ 。

5月18日周一
5月15日周五
  1. 富唯智能26

    2025广州AI创新榜单 | 富唯智能GRID大模型入选AI+制造优秀案例

    富唯智能自研GRID大模型的具身智能工业机器人解决方案入选2025广州人工智能创新发展榜单“AI+制造优秀案例”，并获评“初创企业潜力榜”。榜单由广州市科学技术局牵头评定，评审覆盖技术原创性、落地可行性等五大维度。该方案具备多模态感知、自主环境识别、实时智能决策与自适应运动控制，面向智能分拣、柔性装配、物料转运等工业场景。

5月13日周三
5月11日周一
  1. Lumos Robotics/鹿明机器人60

    鹿明机器人完成数亿元A1及A2轮融资，三菱电机连续领投

    鹿明机器人完成数亿元A1及A2轮融资，A1轮由三菱电机领投、普华资本和吴中金控等跟投，A2轮三菱电机继续领投，恒生电子、海高集团、昆石投资等跟投。融资用于具身大模型研发和场景拓展，融资后公司现金储备达数亿元；其与三菱电机共创的柔性质检具身智能方案已在其中国工厂投入试用，自研的Lumos Nexcore物理AI引擎与无本体数采系统Lumos FastUMI Pro支撑工业场景落地和数据回流。

    推荐理由：原文给出融资结构与产业方合作细节，读者可以了解其工业落地路径和数据采集技术布局。

5月8日周五
  1. 石麻笔记 · 微信公众号74

    专访罗剑岚：LWD如何让机器人在部署后持续学习

    本文是对罗剑岚博士的专访，介绍其新工作LWD（Learning While Deploying），让通用机器人策略在真实部署中持续从自身经验在线强化学习。LWD用offline RL预训练加online RL微调统一离线与在线的优化目标，价值函数单独用VLM训练并同时利用正负样本（约60%多正样本、30%多负样本），部署数据平均约40秒回流进入训练流程。

  2. Figure AI62

    Figure AI 展示 Helix-02 双人形机器人协作整理卧室

    Figure AI 展示两台搭载 Helix-02 的人形机器人在两分钟内协作整理卧室，完成开门、挂衣、收耳机、合书、倒垃圾、推椅子入桌和合作铺床。两台机器人运行同一个学习的视觉-语言-动作（VLA）策略，没有共享规划器、消息传递或中央协调器，各自通过自身摄像头从对方动作推断意图。公司称据其所知这是单个学习神经网络直接从像素到动作完成多人形协作移动操作的首次演示。

    推荐理由：官方展示了同一 VLA 系统驱动的两台人形机器人协作整理卧室，读者可了解无共享规划器的多机协作实现思路。

5月6日周三
  1. Genesis AI · X50

    Genesis AI 发布 GENE-26.5 机器人基础模型

    Genesis AI 发布 GENE-26.5，称其为迈向人类水平能力的第一款「机器人大脑」，采用机器人原生基础模型、1:1 仿人机械手、非侵入式数据采集手套（采集运动、力与触觉）与仿真器的全栈方案。该模型在语言、视觉、本体感知、触觉与动作上联合训练，并以一组自设任务进行测试，演示为全自主、1 倍速、单一模型同一权重。

5月2日周六
  1. Singularity Hub62

    洛桑联邦理工团队让不同设计机器人共享技能，论文发表于 Science Robotics

    洛桑联邦理工学院研究者在 Science Robotics 发表方法，让多台不同设计的机器人基于一次人类示教完成同一任务。该方法不依赖AI，而是分析三转关节机械臂的物理属性，标出各机器人运动范围内的安全区域，并按共享物理限制把三关节机器人分成六类，将限制写入各自程序，作者称之为 kinematic intelligence。

4月30日周四
4月29日周三
  1. Figure AI64

    Figure 03量产提速：BotQ产能120天提升24倍至每小时1台

    Figure宣布BotQ工厂已交付超过350台第三代人形机器人Figure 03，生产节拍从每天1台提升到每小时1台，120天内吞吐量提升24倍。产线由自研制造执行软件驱动，覆盖150多个联网工位，整机下线一次合格率超过80%，电池产线一次合格率99.3%，已生产9000多个执行器，每台机器人出厂前经过80多项功能验证测试。

    推荐理由：官方给出量产与质检的具体数字，并说明车队规模如何支撑感知条件全身控制的落地。

4月26日周日
4月22日周三
  1. New Scientist Robots76

    Sony AI 乒乓球机器人 Ace 击败职业选手，研究发表于 Nature

    Sony AI 的自主乒乓球机器人 Ace 按日本职业乒乓球联赛规则参赛，战胜多名精英与职业选手，相关研究发表于 Nature（DOI: 10.1038/s41586-026-10338-5）。

    推荐理由：文章交代了 Ace 的比赛战绩与三项关键技术，并把它与 Deep Blue、AlphaGo 的里程碑并置，方便读者判断实体体育竞技目前走到了哪一步。

  2. 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20日周一
  1. PsiBot/灵初智能57

    灵初智能获国投先导、京西瑞瓴投资，加码具身智能研发与商业化

    灵初智能宣布完成新一轮融资，投资方为国投先导与京西瑞瓴，资金将用于核心技术研发与商业化落地。4月10日公司发布新一代具身智能模型Psi-R2及Psi-W0，并开源1000小时人类操作全模态数据集，称Psi-R2在Molmospace基准上获全球Top1；后续将推进灵巧操作方案在物流、工业及新零售场景的规模化应用。

  2. 普罗宇宙23

    科技赋能非遗，匠心传承经典——普罗宇宙大白机器人亮相京东MALL

    普罗宇宙大白机器人在京东MALL（武汉王家湾店）开业活动上完成双臂协同漆扇技艺展演，1分钟内制作出一把定制漆扇。其AI多模态3D视觉与2D工业级定位支持亚毫米精度作业，分布式学习可快速迁移新场景技能。现场同步介绍"匠心宇宙"计划，依托自研SDPAA并行化数采架构与InduThread-VLA大模型，将传统工匠技艺转化为可存储、可复制的数字资产，未来将从漆糖画等工艺拓展至精密装配、高端制造领域。