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上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑：看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain，能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式，有“机器人适配器”，配套VeBrain - 600k数据集，性能测试表现出色。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心，提及机器人学习的情况，还列出了相关参考资料，展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
亚马逊发布新AI大模型，部署机器人突破100万
全球电商、云计算巨头亚马逊宣布推出新AI基础大模型Deep Fleet，部署机器人超100万。该模型可提升机器人车队出行效率，还能协调机器人移动，带来交付快、成本低等好处。
机器人“梅西”的养成：干活之前，得先学踢足球
文章讲述人类驯化机器人踢足球的历程，从早期探索到如今技术发展，涉及比赛设置演变、技术难点攻克、团队配合提升等，还探讨了机器人踢球能力迁移及赛事商业前景，展望2050年机器人足球队目标。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。