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机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。
家用人形机器人，终于快要来了
作者认为除关注AI大模型进展，更期待家用机器人突破。如今具身智能已具备落地条件，像特斯拉、1X等公司在人形机器人领域有进展，作者乐观预计五年内人形机器人能成熟。
换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
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。
“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
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。
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。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
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。
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。