Gemini Robotics On-Device 将 AI 引入本地机器人设备
Gemini Robotics On-Device 推出高效端侧机器人模型，具备通用灵巧操作与快速任务适应能力，支持本地设备直接部署运行。
推荐理由：DeepMind 发布端侧机器人模型，支持本地部署与快速任务适应
#具身智能
Google DeepMind：Blog精选
BAIR：Berkeley AI Research Blog 规模化强化学习实现交通平滑：100辆AV的高速公路部署
研究团队在田纳西州纳什维尔附近的I-24高速公路部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车，通过实时抑制"走走停停"交通波来平滑拥堵并降低所有车辆的燃油消耗。实验证明仅需少量采用去中心化架构、基于标准雷达传感器的智能控制AV，即可显著提升道路通行效率并减少碳排放，为缓解高速公路拥堵提供了可扩展的技术方案。
EleutherAI：Blog Minetester：基于 Minetest 构建的完全开放 RL 环境
Minetester 是一个基于开源游戏 Minetest 构建的完全开放强化学习（RL）环境。该项目概述了 Minetest 平台的技术架构及早期开发工作，为研究人员提供了一个代码完全开放、可自由修改的 AI 训练与测试平台，填补了现有 Minecraft 类 RL 环境在开放性方面的空白。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6161 OpenAI 用机器手训练神经网络还原魔方
OpenAI 训练了一对神经网络，用类人机器手还原魔方。神经网络完全在仿真环境中训练，使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，并配合一种名为 Automatic Domain Randomization（ADR）的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况，例如被长颈鹿玩偶戳碰，说明强化学习不只能用于虚拟任务，也能解决需要极高灵巧度的现实世界问题。
推荐理由：原文说明了 ADR 方法与全仿真训练思路，可帮助读者理解强化学习从虚拟任务走向真实机械手操作的技术路径。
OpenAI：官网动态AI 评分5252 OpenAI 训练仿人机械手以灵巧手法操控物理物体
OpenAI 宣布训练出一个仿人机械手，能够以前所未有的灵巧度操控物理物体。
OpenAI：官网动态AI 评分4646 OpenAI 发布八个模拟机器人环境与 HER 基线实现
OpenAI 发布八个模拟机器人环境，以及 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均基于其过去一年的研究开发。这些环境已用于训练可在实体机器人上运行的模型，OpenAI 同时发布了一系列机器人研究课题请求。
OpenAI：官网动态AI 评分4747 OpenAI 机器人技术：从仿真到现实环境的泛化
OpenAI 最新机器人技术让完全在仿真中训练的控制器部署到实体机器人后，能在完成简单任务时应对环境中的意外变化，即构建闭环系统而非此前的开环系统。
OpenAI：官网动态AI 评分5454 OpenAI 发布完全在仿真中训练、看一次即可学会新任务的机器人系统
OpenAI 宣布创建了一个机器人系统，完全在仿真中训练并部署到实体机器人上，能够在看过任务演示一次后学会该任务。