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10月29日周四
10月28日周三
  1. Demis Hassabis61

    Demis Hassabis 宣布 Genie 4 发布,称其结合实时物理、推理与音频,并暗示“模拟中的模拟”。引用的 @GoogleDeepMind 介绍称 Genie 4 是迄今最逼真、交互性最强的世界模型,可实时探索动态环境,观察场景响应、声音以及其中人物的移动、反应和说话。

    引用Google DeepMind@GoogleDeepMind

    This is Genie 4, our most realistic and interactive world model yet. 🌐 Explore dynamic environments in real time to see how the scene responds, sounds, and how the people in it move, react, and speak.

  2. Google DeepMind:Blog73

    Google DeepMind 发布实时交互世界模型 Genie 4

    Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,主打实时交互模拟、更强照片级真实感,并首次在实时世界模型中原生生成音频,包括环境声和可实时交互的人物对话。

    推荐理由:官方完整说明了 Genie 4 的实时交互、原生音频和与 Gemini 协作机制,也坦陈当前在长时一致性和物理精度上的局限。

10月24日周六
10月21日周三
10月20日周二
  1. Rohan Paul48

    Skyfall AI 发布工程世界模型 SKY-001,可把一张发动机或汽车照片拆解成完整零件树,并预测每个零件的草图与操作序列。它由 Hierarchical Composer 和 Construction World Model 两个模型分工完成,从 VMS-85 发动机单张照片生成了五级零件树。官方称其在 CAD 与户型设计任务上比最强通用 LLM 成本低 150x 至 185x,精度相当。

    引用Sam Pasupalak@spisallyouneed

    Introducing SKY-001, the first Engineering World Model. On CAD and BIM tasks, it beats GPT-6 Astra and every frontier model we tested: -> 51-125x faster - > 150-210x cheaper -> Higher IOU than all frontier models SKY-001 lets you dream a physical object before you build it. 18 months of work. Built by the team out of Maluuba's deep learning lab (acq. by @MSRResearch). The first ‘AI General Engineer’ will be the backbone for Autonomous Manufacturing.

10月18日周日
10月16日周五
10月15日周四
10月14日周三
10月13日周二
  1. IT之家·人工智能41

    哈啰 Robotaxi 发布生成式驾驶世界模型 HelloWorld,支持自然语言构建驾驶场景

    哈啰 Robotaxi 发布生成式驾驶世界模型 HelloWorld,整合场景控制、连续生成、多传感器观测与高效推理能力,用于按需构建驾驶数据与交互式策略测试。该模型支持通过自然语言描述需求,或直接编辑车辆、行人及运动轨迹,生成对应的多视角视频与激光雷达观测,可构造横穿行人、雨雪昼夜等长尾场景。

  2. Rohan Paul58

    Nature Will 发布首个面向物理世界的通用基础模型 Natura-1,为 500 亿参数 MoE 模型,基于 100 万小时第一视角人类经验数据预训练,可零样本理解自然语言指令并用灵巧手执行。作者补充指出,相比难以收集的机器人演示数据,人类第一视角视频是更快的数据扩展路径;该模型能同时处理抓取后的双手精细控制、无需额外训练的新任务,以及需要记忆前序步骤并从错误中恢复的长序列执行。

    引用nature will@naturewill

    Introducing Natura-1, our first general foundation model for the physical world. It follows natural-language instructions zero-shot and turns them into action with dexterous hands. Natura-1 is a 50-billion-parameter mixture-of-experts (MoE) model pretrained on one million hours of egocentric human experience. On top of this foundation, we conduct efficient post-training on a limited amount of robot data to adapt pretrained world knowledge to dexterous manipulation, yielding a model that generalizes to a wide range of unseen scenarios. Natura-1 follows complex natural-language instructions zero-shot, reasoning through spatial constraints, multi-object relationships, and negative conditions. It can also autonomously carry out long and continuous workflows to perform long-horizon executions. Natura-1 provides early evidence that generalization—and even emergent behavior—can coexist with the complexity of dexterous hands. Further progress depends on the full stack: infrastructure for faster training and real-time inference, pretraining data at greater scale and coverage, and models that transfer to robots with less adaptation. We expect it to be a long-term research and engineering effort.

10月11日周日
10月9日周五
10月6日周二
  1. MarkTechPost56

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1,单一网络生成视频并输出机器人动作

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1 的研究预览版,从零训练,单个网络即可理解并生成文本、图像和视频,并输出机器人动作。模型在每层使用理解与生成两条专家流,共享注意力与同一 KV cache;蒸馏版把去噪从 99 步降到 8 步,约 1 秒生成 5.3 秒视频片段。训练用了 320 张 H100 跑 3 个月,视频上限 672×384,目前仅研究预览,未开放权重、API 或定价。

  2. The Decoder:AI News48

    Reka AI 发布 19B 全能模型 Rho-1,单模型处理文本、图像、视频与机器人控制

    Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1 的研究预览版,在单一神经网络内处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。该模型将全部模态作为 token 放入同一上下文窗口,无需工具调用或外部模型,可实时生成连续视频并即时响应新指令,同一套权重既预测摄像头图像也驱动机器人运动。

9月30日周三
  1. Rohan Paul60

    Dyna Robotics 发布 Dyna-2.1,称其为首个实现可靠超长时程全身自主的 Physical Agent,并搭配全新半人形硬件 Taku。作者转发引用其公开的一小时无剪辑视频:机器人独自运行酒店式洗衣房,装载并启动机器、叠好毛巾并上架,且在别处需要处理时能中断当前动作而不瞬间冻结,这依赖一个并行视觉语言模型监视房间、让 Dyna-2 持续保持手部运作。

    引用Dyna Robotics@DynaRobotics

    We are releasing Dyna-2.1, the first Physical Agent that achieves reliable super long-horizon whole-body autonomy. It combines our brand-new semi-humanoid hardware with an agentic system built around Dyna-2 to handle ultra-long real-world workflows. Here is an uncut footage of Dyna-2.1 completing an entire hour-long laundry room workflow, just like a human does.

9月26日周六
  1. Rohan Paul51

    Perceptron 发布 35B 具身智能体模型 Mk1.5,可控制无人机、四足机器人、智能眼镜,并调度子智能体,无需平台特定重训练。模型针对 egocentric 视频训练,启用网页搜索、页面阅读、反向图搜和缩放工具后,MMSearch F1 从 18.2 升至 54.3;官方数据显示端到端延迟最高较 Mk1 快 4.7 倍(Chat 从 5.2 秒降至 1.1 秒)。

    引用Perceptron AI@perceptroninc

    Today we're releasing Mk1.5: a new intelligence layer for embodied agents. It flies drones, controls quadrupeds, powers smart glasses, tracks objects, searches the web, reasons visually, and dispatches its own sub-agents. One model, no platform-specific retraining. 🧵

9月25日周五
  1. The Decoder:AI News56

    Black Forest Labs 发布开源机器人模型 FLUX 3 Action

    Black Forest Labs 发布面向机器人的开源模型 FLUX 3 Action,基于以视频数据训练的多模态 FLUX 3,可从机器人工作区的多机位视频预测智能体下一步动作及环境变化。BFL 称其仅 70 亿参数即在 RoboLab-120 排行榜创下成功率纪录,体积不到此前最佳开源模型一半,运行最快快至 3.95 倍;模型权重已上架 Hugging Face。

9月18日周五
  1. IT之家·人工智能63

    Figure 发布 Helix 2.5 模型,人形机器人可自主做家务

    Figure 发布 Helix 2.5 模型,让人形机器人进入从未见过的家庭后立即自主完成整理客厅、折叠毛巾和整理床铺。Figure 在全球人类行为数据集 Index 上预训练该模型,并在湾区 30 户未收集过数据的家庭中实测;Index 预训练使任务成功率从 8% 提升到 56%,相比前代 Helix 02 只用一半任务专用数据即泛化到 30 个新环境。

  2. Rohan Paul60

    Figure 发布 Helix 2.5 端到端机器人模型,在湾区租用的 30 个家庭中,机器人未经额外训练即开始执行有用工作。家庭任务零样本成功率提升超过六倍,从 9% 升至 56%,成功标准要求完成全部任务、无部分得分。

    引用Figure@Figure_robot

    Today we’re releasing Helix 2.5 We rented 30 homes in the Bay Area. The robots arrived with no additional training and started doing useful work

9月16日周三
  1. Rohan Paul54

    Odyssey 发布基础世界模型 Odyssey-3,称其可控制机器人、驱动人形、驾驶车辆、训练 AI、操控无人机甚至玩视频游戏。其路线是先用预训练世界模型,再接上用数十小时机器人演示训练的动作解码器;据作者转述,驾驶策略仅用 20 小时模拟数据训练后就能驶上印度真实街道,机械臂、人形遥操作和模拟无人机数据的用量也仅为数十小时。

    引用Odyssey@odysseyml

    Today we’re unveiling Odyssey-3, a big step forward for foundation world models. It can control robots, power humanoids, drive cars (on the roads of India!), train AIs, pilot drones, and even play video games. We can’t wait to see what intelligent systems it enables.

9月13日周日
9月12日周六
9月11日周五
  1. AGIBOT 智元56

    智元发布AGILE2.0感控一体模型,灵犀X2完成踩球走等视觉驱动任务

    智元发布AGILE2.0感控一体模型,实现视觉感知、环境理解、全身运动控制与上下肢协同操作的端到端闭环耦合。通过短片《杂技BOT》展示灵犀X2钻火圈、跳长绳、踩球走、协作搬箱子等视觉驱动动态任务,其中踩球走为双足人形机器人自主实现。模型面向动态扰动、人机共存、多机协同等复杂场景,降低现实环境中的定制化开发代价,支持部署态规模化落地。

9月10日周四
  1. IT之家·人工智能55

    宇树科技完全开源通用人形机器人基座模型 UnifoLM-WLA-1.0,刷新开源多项评测 SOTA

    宇树科技宣布完全开源新一代通用人形机器人基座模型 UnifoLM-WLA-1.0,称刷新全球开源模型多项评测 SOTA。真机评测中单模型统筹 64 个任务,覆盖桌面操作与全身移动操作,具备跨任务、跨末端执行器的泛化能力,在多项具身推理评测中领先国内外开源模型。