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机器人终于「懂」家务了！伯克利MomaGraph让机器人像人一样做家务

过去家用机器人做家务存在诸多难题，最近加州伯克利和马里兰大学联手推出 MomaGraph 技术。该技术采用「Graph - then - Plan」思路，团队搭建了完整体系，在星动 Q5 上测试效果好，让家用服务机器人迈向实用。

6月18日，Aether AI获约2000万美元首轮融资。创始人黄碧薇认为主流大模型学的是相关性而非因果性，她将LLM和因果算法结合，打造因果世界模型，搭建“因果大脑”，并选择具身智能作为落地场景。

AI科技评论独家消息，开普勒机器人联合创始人胡德波2026年4月成立索塔无界。该公司聚焦通用基座模型，以统一潜空间世界动作模型为核心，提出物理智能大脑技术路线，已与欧美企业达成合作意向。

第一批买机器人做家务的人崩溃了，自主机器人常闯祸，体验感差。传奇程序员卡马克建议卖远程家政服务，如1X Technologies的NEO机器人就是远程操控。但也有人认为机器人应具自主性，部分企业还搞预售圈钱。

Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。

银河通用联合多所大学发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自主导航。它全场景、多任务、跨本体，重新定义导航逻辑，有技术创新和庞大训练数据，还衍生应用模型推动具身智能商业落地。

现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。

文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。

2026年具身智能竞争激烈，阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构，在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等，且全系列模型、评测基准和代码均开源。