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最强开源机器人大脑！蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律

蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。

大模型落地进入深水区，企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例，企业软件竞争从模型能力转向认知结构，价值结构、引力中心等都在改变，软件订阅也从席位转向决策。

近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。

量子电路（QCI）公司联合NVIDIA，将CUDA - Q编程能力集成到Aqumen软件套件。QCI的双轨量子比特设计易纠错，有检测、控制流、处理错误三大功能。二者结合能让开发者在真机前模拟纠错，加速量子计算商业化。

路透消息，光刻机巨头ASML豪掷15亿美元领投Mistral AI，成其最大股东。本次C轮融资约20亿美元，完成后Mistral将成欧洲最有价值AI公司。Mistral技术能与ChatGPT匹敌，开源理念使其发展迅速。

耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架，把工作技能拆分为决策层和执行层子技能，揭示人类与AI在这两层面各有所长，优势互补可提升成功率，还为机构适应新工作体系提供指南。

Generalist是机器人领域有潜力的公司，凭借27万小时真机数据或达GPT - 1量级，领先6 - 12个月。团队成员来自顶尖机构，技术强，demo展示出模型灵巧性。不过也面临Scaling Law不确定、数据缺口大、商业化场景缺失等风险。

具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。

近日，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布端到端VLA具身基础模型GigaBrain - 0，这是国内首个用世界模型生成数据实现真机泛化的模型，后续将全面开源，能完成复杂操作，实验成功率超SOTA方法。

墨尔本大学团队开源TRIAD框架，将传统二元护栏决策扩展为继续、更新、拒绝三类。通过自然语言反馈引导Agent修正计划，在ASB和AgentHarm评测中，显著降低攻击成功率，提升正常任务完成率。