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训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现，围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。
哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
具身智能机器人年度总结，来自英伟达机器人主管
英伟达机器人主管Jim Fan在2025年末判断机器人领域仍处蛮荒时代。他指出该领域缺乏统一评测体系，硬件进展快但可靠性不足限制软件迭代，VLM→VLA技术范式有问题，还分享了数据、模型等方面情况。
开源对机器人的价值，远超大模型时代的想象丨唐文斌深度对谈抱抱脸创始人
Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出当前机器人研究痛点，联合推出开放、统一、可复现的真实世界机器人评测平台RoboChallenge.ai，探讨开源对机器人的价值、评测平台搭建等问题。
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
苹果LensVLM：长上下文压缩成图片，模型边看边「放大」
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案，针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点，提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路，相关研究已被NeurIPS 2026接收，公开了模型、代码与可体验Demo。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。