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Dyna Robotics把100万小时人类视频喂给机器人模型，搞出了Dyna-2，还验证了缩放定律能跨界到机器人数据，看它怎么做到跨实体泛化挺有意思。
Dyna Robotics搞了个Dyna-2，拿100万小时人类视频训练机器人，相当于170年经验，扩展定律还在涨，想了解机器人怎么靠数据起飞可以看看。
Dyna Robotics发了Dyna-2，用100万小时人类视频训练世界动作模型，相当于170年经验，扩展定律还在涨，做机器人的可以看看。
Dyna Robotics出了个新模型Dyna-2，用100万小时人类视频训练，相当于170年经验，机器人学习的新路子，值得看看。
想买或对比灵巧手？这篇把特斯拉Optimus Gen 3和Inspire RH56E2的规格差异讲透了，还教你避坑，别只看自由度数字。
Google DeepMind 发了 Gemini Robotics 2，机器人能推理每个动作，甚至多台协作打结了，物理 AI 又进了一步。
Google DeepMind 发布了 Gemini Robotics 2，让人形机器人拥有全身智能和灵巧手部操作，还支持多机协作，是机器人领域的大升级。
李飞飞和Yunzhu Li直接点出机器人训练的数据瓶颈，并分享用数字世界生成数据替代真实数据的思路，和语言模型的对比很直观。
Applied Intuition 发布了 Dana 平台，让开发机器人像做 iPhone 应用一样简单，目标是十年内让十亿台机器智能化。
Applied Intuition 的 CTO 说未来十年十亿机器会自主，还发了新平台 Dana，搞复合系统让工程和模型一样聪明。
这篇论文发现了世界模型选动作的隐性陷阱：候选越多反而越容易选错。ASAR用相邻集合重建的方法，在75个机器人任务上提升了最多28%的成功率，值得搞机器人控制的看看。
NVIDIA 新出的 Jetson Thor 系列，T2000 和 T3000，专门给机器人和边缘 AI 用，性能翻倍功耗还低，做智能硬件项目可以关注。
宇树科技CEO预测具身智能的ChatGPT时刻两三年内到来，还定义了达到80%场景80%任务的标准，做机器人相关工作的可以提前规划。
想造机器人但觉得太难？AppliedInt 做了个叫 Dana 的平台，把仿真、数据、RL 环境全整合进一个智能界面，开发速度从周级降到分钟级，去看看他们怎么做到的。
NVIDIA 把 40 亿参数的开放世界模型塞进设备端，机器人不用联网就能自己理解环境、推理并执行动作，适合边缘部署场景。