Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4747
We deploy OM-1 on more humanoid tasks in both indoor and outdoor environments. OM-1 can power humanoids to do useful things robustly that other models or form factors cannot. - last-mile delivery from a Cybertruck - manipulation on stairs
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4141Meet the world-class research team behind SKY-001, the first Engineering World Model. Solving complex design and engineering problems in the physical world is orders of magnitudes more difficult than LLM agents using next token prediction. Our team at @skyfallai decided to take a different path than everyone else out there in order to achieve the research breakthrough. Last week, we shared how SKY-001 stacks up against frontier LLMs, showing the clear advantage World Models have on complex real-world tasks like engineering design. Here is a sneak peek video where you can learn directly from the researchers about what makes our approach unique, what training and data collection paradigms were used, and why we believe World Models are the next frontier in AI. I’m incredibly proud to work alongside this team.
LG AI Research 在 ICML 2026 提出 LOAM，让 LLM 直接设计强化学习中的观测模型与动作模型，而非只设计奖励函数。该方法区分原始环境空间与智能体实际使用的空间，由 LLM 根据任务目标、终止条件、机器人结构及各变量含义生成观测与动作设计。研究源于 LG Chem 大山 NCC 工厂生产排程优化项目，团队发现观测与动作空间设计比奖励函数更困难。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6363We release the most comprehensive 𝗲𝗺𝗽𝗶𝗿𝗶𝗰𝗮𝗹 𝘀𝘁𝘂𝗱𝘆 𝗼𝗳 𝗚𝗣𝗧-𝟲-𝗔𝘀𝘁𝗿𝗮’𝘀 𝗲𝗺𝗯𝗼𝗱𝗶𝗲𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 across 12 simulation benchmarks and 8 real-robot platforms, together with 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮-𝗥𝗼𝗯𝗼𝗥𝗦𝗜: an open-source harness framework and a 27B model that runs at ~1/50 the cost of GPT-6-Astra. Here's what we found: 🔹 𝗧𝗵𝗲 𝗰𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗰𝗲𝗶𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗶𝘀 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗺𝘂𝗰𝗵 𝗵𝗶𝗴𝗵𝗲𝗿. Under a unified protocol (ICL + up to 10× the interaction budget), GPT-6-Astra achieves clear SOTA across all 12 benchmarks: RoboDojo: 27.6% at 1× → 81.9% at 10×, DexJoCo: 87.3% vs. 40.3% prior SOTA, while the LIBERO benchmarks are pushed to saturation. 🔹 𝗧𝗼𝗼 𝗺𝘂𝗰𝗵 𝗯𝘂𝗰𝗸 𝗳𝗼𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗮𝗻𝗴. Even a simple task like placing pens in a holder costs ~$55 in inference. 🔹 𝗧𝗵𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗹𝗱 𝗱𝗼𝗲𝘀𝗻’𝘁 𝘄𝗮𝗶𝘁. Time matters as real robots overheat, and an egg burned while the model was still thinking. Our takeaway: GPT-6-Astra has largely crossed the threshold of 𝗲𝗺𝗯𝗼𝗱𝗶𝗲𝗱 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲, but 𝗽𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗲𝗺𝗯𝗼𝗱𝗶𝗲𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 is not here yet. 🌐 Project page: https://www.sensenova.ai/has-gpt-6-astra-achieved-embodied-intelligence 📄 Report: https://www.sensenova.ai/gpt-6/assets/docs/has_gpt-6_achieved_embodied_intelligence.pdf 💻 Code & model: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-RoboRSI
MIT CSAIL 与天津大学研究人员开发出 X-Hinges 设计软件，可自动在 3D 打印物件中嵌入两种不同材料，分别用作传感器和导线以避免信号干扰。该工具支持压缩、上下、左右最多三个运动轴，并同步采集各方向运动数据，已用于制作可教机器人抓取积木的手套、折纸台灯和物体识别装置。目前每件打印品的电路布局存在细微差异，需借助计算机视觉系统重新校准传感器输出。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4545
SenseTime@SenseTime_AIAI 评分6464
Google Research 发布三项研究，构建 AI 智能体自主湿实验室的基础模块。
推荐理由：原文给出 VERID 数字孪生、闭环适配体与全新蛋白设计三项进展的实验数据，可了解 AI 智能体走进湿实验室的真实差距与解法。
科学家将盲文字母对应的电信号输入人脑类器官，单个约含 1 万个神经元的类器官识别准确率约 61%，三个类器官组成的"集合"达到 83%。该研究发表于 Frontiers in Artificial Intelligence，属类器官智能领域，实验为开环设置，未证明类器官真正学会盲文。研究者称类器官系统在可靠性、可复现性和可扩展性上距成熟计算芯片仍有很大差距。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分5353Artificial Analysis 发布研究预览版基准 AA-Robotics v0.1，让前沿大语言模型在编码 Agent 环境中直接操控 6 轴机械臂完成 8 项桌面任务。
Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1，用 8 项实体任务评测具身智能，包括按红色按钮、把鳄鱼玩具放进矩形、倒饮料、整理积木、形状匹配、写 hello world、搭最高塔和测量盒子。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分6161Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 研究预览，测试前沿语言模型控制 6 轴机械臂在物理世界理解、规划和执行的能力，首批公布八个任务的结果。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 BiDex-100，一个覆盖 106 个仿真任务的双臂灵巧操作基准，用于评测视觉-语言-动作（VLA）策略。该基准包含 8,080 条成功验证演示、6.25M 帧、58 维统一动作空间，并提供匹配的 ID/OOD 评测协议与 LeRobot v2.1/v3.0 数据集。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5353WUJI 的 20 关节机器手 WUJI Hand 2 在物理仿真中训练转笔策略并成功迁移到实机，在 IROS 2026 现场展示，还配有一款可实时控制该手的传感手套。
Pen spinning on WUJI Hand 2, from simulation training to real-world execution. We use motion-reference tracking and reinforcement learning to bring a simulation-trained policy to the physical hand. Code and setup guides are open source for developers and researchers to build on. Code: http://github.com/wuji-technology/wuji-mjlab
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4646🤖 𝗘𝘃𝗲𝗿𝘆 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁 𝘁𝗮𝘀𝗸 𝗳𝗮𝗶𝗹𝘂𝗿𝗲 𝗰𝗮𝗻 𝗯𝗲𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗮 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗼𝗻 𝗳𝗼𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘅𝘁 𝗶𝘁𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻. 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮-𝗥𝗼𝗯𝗼𝗥𝗦𝗜 uses 𝗥𝗦𝗜 to evolve 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗵𝗮𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀𝗲𝘀 through physical task feedback, without updating model parameters. ▶ 𝗥𝗼𝗯𝗼𝗗𝗼𝗷𝗼: 56.83 avg. score, 50.83% success rate, +𝟮𝟳.𝟴𝟲 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 𝘃𝘀. 𝘁𝗵𝗲 𝗚𝗣𝗧-𝟲 𝗔𝘀𝘁𝗿𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 (𝟮𝟴.𝟵𝟳) ▶ 𝗥𝗦𝗜 𝗹𝗼𝗼𝗽: Execute → Diagnose → Improve → Validate → Inherit ▶ 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗲𝗱 𝗮𝗻𝗱 𝘃𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝘁𝗲𝗱: Multi-point EEF prediction and Planning + Feedback Subagents This achievement reflects the collective efforts of our joint team. RoboRSI will be 𝗼𝗽𝗲𝗻-𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝗱 𝘀𝗼𝗼𝗻 at https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-RoboRSI. A comprehensive 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗿𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁 detailing our methods and findings is also on the way. Stay tuned!
Waymo 发表两篇研究指出，即使移除酒驾因素，清醒司机夜间致命车祸风险仍为白天的3.1至3.9倍。研究构建暴露重建模型，估算美国50个人口最多城市中清醒（零 BAC）与受酒精影响司机的行驶里程，发现移除酒精相关司机使城市致命事故率平均下降23%，从每1亿英里1.42降至1.10起。
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford 和 Princeton 的团队发布 JEPA-Anything，将 Yann LeCun 提出的 JEPA 架构扩展为可覆盖物理、机器人、天气、生物等七个领域的统一世界模型，方法是把预测状态拆成四个正交因子分别预测再重组。
苏黎世联邦理工学院软体机器人实验室基于常规仿人机械手，用强化学习训练出可依靠指尖自行行走的机械手，整机重 818 克，搭载树莓派机载计算机可独立运行。该机械手在 NVIDIA Isaac Lab 仿真平台完成训练，已在沥青、草地、碎石等 14 种表面爬行，25 次被碰倒中 21 次能自主站起；手指仍可恢复普通操作，敲键盘正确率达 90%，并通关推箱子游戏、定位精度达毫米级。
微软研究院发布关于物理AI机器人推理基础设施的研究。通过系统评估移动操作任务，发现将推理从机载GPU卸载至边缘或云端，能解决机载算力限制模型规模、导致响应延迟（最高383%）及精度下降的问题。实验显示，卸载推理不仅提升了任务成功率，还通过替换高功耗机载GPU为轻量硬件（如树莓派），使机器人电池寿命延长高达160%。此外，微软推出了基于Kubernetes的Physical AI Toolchain工具集，支持自动化容器化与分布式推理部署。
IDC 发布《全球四足机器人市场份额，1H26》报告，2026 上半年全球四足机器人出货量超 4.9 万台，同比增长 92.5%，市场规模超 4 亿美元。教育科研和家用消费贡献约 60% 出货量但收入不足三分之一；行业级应用市场规模超 2.7 亿美元，同比增长 125.1%，部署量同比增长 260.5%，云深处科技位居行业级应用市场首位。
Robocurve 团队发布 RoboHarm 安全基准，让 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 MolmoAct2 分别控制一对 I2RT-YAM 机械臂，每条危险指令测试 20 次，共 300 次试验由人工审看视频评估。
机器人基准 StationeryBench 在 200 次试验中对比 GPT-6 Astra 与 Ai2 MolmoAct2 控制同样的双臂 YAM 机器人完成五类桌面物体任务，Astra 完整完成 100 项任务中的 7 项、中位进展分 46，MolmoAct2 均为 0 和 12。
Axis Robotics 与 UC Berkeley、Georgia Tech、NTU 等机构提出 AXIS，把机器人操作演示采集搬进浏览器，通过 MuJoCo WebAssembly 前端遥操作 Franka Research 3，发布含 207 个任务、50,129 条轨迹、超 6 万种任务或场景变体的数据集，由 7 万多名社区成员贡献。
据《日经亚洲》报道，大阪大学森岛圭祐团队开发昆虫协同回路，AI 分析蟑螂心跳、神经信号和身体运动来判断环境并引导避险，在紫外线、化学物质和高温等五种环境测试中最高识别准确率达 93%，成果已发表于《Robomech Journal》。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6060Redwood 芯片由 AI 系统从规格说明自主完成设计、测试、固件与内核，2 位人类架构师仅编写规格，规格变更后 48 小时内即可在真实硬件上运行。
Jim Fan@DrJimFanAI 评分7272NVIDIA 与伯克利联合开源触觉机器人方法 T-Rex，将触觉作为模型一等公民，采用双时钟异步架构，以每视觉 tick 4 次触觉 tick 的高频修正实时优化操作。
中国信通院《具身智能训练场研究报告（2026 年）》显示，截至今年 6 月底，全国建成启用超 70 家训练场，在建或规划中 46 家，覆盖过半省级行政区，形成长三角、京津冀和珠三角三大集群。训练场建设正由省会及一线城市向三四五线城市延伸，其中含工业制造场景的训练场占 86%。报告预测，训练场将从建设热潮期向能力沉淀期过渡。
微软研究院推出新基准MindTopo，评估多模态大模型（VLM）在连通性、封闭性、顺序、分离和打结等拓扑概念上的理解能力。研究发现，当前模型在静态图像识别拓扑关系表现尚可，但在需要维持和操作这些关系的交互式规划任务中表现显著下降，且远低于人类水平。错误主要源于无法在多步动作中保持结构一致性或违反物理约束。该基准旨在为机器人和交互环境中的可靠决策提供诊断工具。
比亚迪汽车新技术研究院 AI 团队发布首篇研究论文，推出用于自动驾驶的混合世界模型 HyWorldVLA，结合像素级与潜在空间世界建模，采用视觉-语言-动作（VLA）架构。
机器人操作需根据任务、物体和交互环境调整动作执行方式。MoMo 提出两阶段模仿学习框架，包含时空动作分词器和行为克隆 Transformer，将任务与连续运动模式条件作为输入。在六项真实机器人操作任务中，改变该条件可稳定生成不同执行风格的动作。
Anthropic 与 Andon Labs 合作推出 Drone-Bench，用于测试 AI 模型自主操控四旋翼无人机在室内环境中定位并追踪指定人员的能力。该基准将任务分解为 3D 地图重建、定位、导航、目标检测与跟随五个子任务，并通过软件复现实现快速评估。实验表明，该任务链的难度足以区分不同智能水平的模型，并揭示 AI 在物理世界操控能力上的进步轨迹。
推荐理由：Anthropic首次公开AI端到端控制无人机执行监视任务，Fable 5仅因3D重建瑕疵未能全通。六个月内模型一致性突飞猛进，安全压力比技术潜力更紧迫。
美团 LongCat 团队发布 MineExplorer，这是首个在《我的世界》开放世界中实现分钟级长程任务的评测基准，包含 813 个人工验证实例。评测 18 款顶级多模态大模型发现，最强模型 Claude-Opus-4.6 整体任务成功率仅 41%，从 1 跳任务的 77% 骤降至 4 跳任务的 12%，近 60% 的失败源于导航失败。MineExplorer 已全面开源。
推荐理由：18 个顶级多模态模型在 Minecraft 里全翻车，每多一层隐藏前置条件成功率就砍半，搞具身智能的该看看感知和行动之间还隔着什么。
美团 LongCat 团队构建 MineExplorer，这是首个在开放世界中做到分钟级长程任务的评测基准，含 813 个人工验证实例（1-hop 到 4-hop）及规则化里程碑自动评测框架。
推荐理由：感知强于推理、导航失败占比近60%，把具身智能的瓶颈清晰地拉回到规划能力，而非感官或资源。
小米发布机器人AI模型Xiaomi-Robotics-1，其性能随训练数据量提升而增长。团队使用便携手持夹持器替代实体机器人采集了超10万小时运动数据，并用AI模型在两周内完成全部标注。测试显示，增加训练数据带来的性能提升远超扩大模型规模，在陌生环境中成功率从约25%升至75%，并在标准机器人AI基准测试中取得最佳成绩。
X.PIN@thexpin精选AI 评分7979推荐理由：人形机器人首次在活体动物上完成标准微创手术，成本仅为达芬奇零头，虽然离临床还很远，但信号明确，手术机器人可能被重新定义。
Amazon 与密歇根大学提出 HydroShear，为仿真器加入路径依赖力追踪能力，可精确建模触觉剪切力，让机器人在仿真中学习接触密集型操作策略并零改动迁移到真实世界。在 Franka 机器人搭配 GelSight Mini 传感器的四项任务中，HydroShear 平均成功率达 93%，高于 TacSL 的 34% 和 FOTS 的 58% 至 61%。
美国加利福尼亚大学圣迭戈分校团队利用两台宇树 G1 人形机器人，成功实施两例大型非灵长类哺乳动物活体胆囊切除手术，其中一例由单台机器人协助医生，另一例完全由医生远程操控两台机器人完成。成果于7月8日发表在《Nature》。相比传统专用手术系统（重约816.5千克），人形机器人小巧可移动，适用于偏远地区，但需多次校准，操作耗时长，控制延迟有待优化。
上海交通大学、百度智能云、地瓜机器人联合发布 dVLA-RL 强化学习训练框架，首次实现经典 PPO 算法与离散扩散 VLA 的适配，使其能从模仿人类动作走向自主交互迭代优化。实验基于百度百舸 AI 计算平台完成。在 RoboTwin 2.0 基准测试中，模型成功率从 SFT 阶段的 61.4% 提升至 92.0%。论文提出的 Hybrid Denoising Steps 方案根据任务复杂度动态分配去噪步数，将平均推理延迟从 728.92 ms 降至 387.24 ms，训练耗时从 845.95 秒缩短至 607.89 秒，为机器人 Foundation Model 建立完整技术链路奠定基础。
Anthropic 让多个大语言模型控制多种机器人形态，包括经典控制玩具、模拟四足/人形机器人、机械臂及真实 Unitree Go2 四足机器人。模型通过不同抽象层级的接口控制机器人：从直接驱动电机扭矩，到编写控制器代码，再到用强化学习训练控制器，以及向预训练策略提供高层指令。在经典控制、运动与导航、操作三类任务中，模型表现高度依赖控制接口：直接驱动关节时大多失败，但监督预训练策略或使用简单定向工具时能完成真实导航与操作任务。最新模型在调整策略、将图像与感知理解转化为适当动作方面显著更强。