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斯坦福团队开源了 ASPIRE，让机器人技能库自动进化，学了 100 个任务后还会越用越强，迁移到真实环境也快 10 倍。
夸威智能刚拿了10亿融资成了独角兽，做能干活的人形机器人，不是PPT是实打实落地工业场景的。
他们搞了个新架构，让机器人能自己协调API、物联网和物理动作，干活出错还能自己恢复，20个任务里成功率都比之前高，而且省钱省token。
General Intuition用游戏数据训AI机器人，刚融了3.2亿，和普通算法训练思路不一样，感兴趣可以看看。
智元总裁彭志辉在MWC26上说了大实话：资本不再为机器人炫技买单，得在工厂、仓库真干活才行。还提到特斯拉计划年底量产数千台人形机器人，波士顿动力都转商业化了。
这篇论文研究了怎么让机器人在学新任务时不忘旧技能，用不确定性主动挑数据微调VLA模型，比被动收集更高效，还试了两种防遗忘方法，挺实在的。
Gary Marcus分享了Matei Zaharia的神经符号系统研究，用AI搜索在机器人上打败了现有最优方案，值得搞机器人或符号推理的人关注。
Jim Fan讲了他们怎么让8个机器人通宵自动做实验，还防止奖励被篡改，资源利用率指标也很实用。
Jim Fan展示了ENPIRE，8个机器人靠Codex智能体自主做实验，安全机制和资源监控设计挺有意思。
想把你训练好的机器人模型直接跑上真实硬件？Hugging Face联合Amazon推出了Strands Agents，连接LeRobot，一键部署，省掉底层驱动烦恼。
领益智造在北京开了家能年产50万台具身机器人的大工厂，从零件到整机全包，还有自动测试线，想了解机器人量产进展的可以看。
Nvidia和大学团队让8台机器人用AI编码智能体自己练抓取，成功率冲到99%，比手写代码更灵活。
NVIDIA搞了个MotionBricks，35万种动作技能随便切换，游戏角色和机器人动起来更自然了，比以前的方案快很多。
阿里给机器狗装上了AI大脑，单摄像头就能导航干活，Qwen-Robot系列挺实用。
Qwen机器人套件让AI从聊天变动手，看看它怎么在现实里干活
NVIDIA开源了SOMA-X v0.2，单一骨架就能适配不同体型，机器人动作数据复用门槛降低，训练效率提升。
NVIDIA让8个AI智能体自己控制机器人干活，还能绑扎带装显卡，而且要开源，你可以在家搭机器人实验室了！
NVIDIA搞了个ENPIRE，让AI自己操控机器人反复试错，真实任务成功率干到99%，连GPU都能自己插。
阿里刚出的Qwen-Robot系列，三个模型从7B到72B，让机器人能边看边想边动，RoboBench成绩提升15%，搞具身智能的值得看看。
