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灵初智能Psi - R2靠人类数据登顶MolmoSpaces

机器之心2026-04-11

AI 摘要

灵初智能：具身智能瓶颈在数据，人类数据是主线；靠Psi - R2、Psi - W0和强化学习系统协同转化人类经验；技术要落地，节拍、成本等才是检验标准。

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鹿明发布NexCore助力具身智能落地

8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。

2026年宇树科技成功上市，创始人王兴兴创业十年有诸多“非共识”观点。如高性能机器人不意味昂贵，堆数据难带来具身智能，AI强对硬件要求或降低。如今宇树成行业共识，也面临新挑战。

具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。

国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。