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具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
人手数据，如何重塑机器人基础模型？专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争，刘家铭分享交付背后的技术问题，也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系，VLA 和世界模型可共存。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。
李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文，改写灵巧手触觉赛道
近日，李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误，目前加触觉会让机器人变笨，但也给出解决方法，真机实测T-Rex表现优异。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。