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VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
刚刚，最佳VLA模型GigaBrain-0开源：世界模型驱动10倍数据，真机碾压SOTA
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。
直击IROS现场：宇树禾赛自变量杭州论剑，美团C位攒局
美团举办2025机器人研究院学术年会，众多大咖出席并发表演讲。毛一年展示美团机器人进展，李一帆称机器人是中国好机会，王潜提出具身智能是基础模型。年会还探讨了机器人第一性原理、软硬件关系等话题。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
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。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
安全的下一个好赛道，非常值得研究
近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。
Vibe Coder 之死
文章围绕Vibe Coder之死展开，讲述机器人因Vibe Coding失控视频走红，引发对机器人安全热议，探讨其危害、发生可能性、防范措施等，指出当前AI发展枉顾安全，还提及人们对AI+机器人未来的多种看法。