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PhyAgentOS v1.0.0正式发布，这套由中山大学HCP实验室、鹏城国家实验室具身智能研究所与X-Era Lab联合研发的开源物理智能体Harness，以MIT协议开源并支持43种异构机器人构型，为物理智能体打造可执行、可验证、可恢复、可演进的统一执行基座。
针对世界模型定义的分歧，李飞飞将其分为渲染器、模拟器和规划器，朱军及生数科技团队则提出理解、想象、行动三项核心能力与五级进化路线图，Motus2通过策略、模拟器、评估器一体化架构推动机器人行动闭环自进化。
北京航空航天大学与新加坡南洋理工大学联合在Nature子刊npj Robotics发表PhyFilter模块，借助机器人实时状态反馈与物理微分结构在线修正学习残差，使仅在平地仿真训练的策略可直接跨越石板路、草地、沙地与碎石路等多类未见真实地形。
AI科技评论独家获悉，地瓜机器人具身智能负责人何泳澔已离职并加入具身赛道新公司，预计近期官宣，何泳澔为中科院自动化所模式识别与人工智能博士，其研究重心偏向工业场景落地。
近年来，视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）在图像理解、语义推理等任务中展现出了强大的能力。然而，当这些模型真正进入物理世界，让机器人根据一句自然语言指令完成自主导航时，仍然面临巨大挑战。
具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。
近日，机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访，对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学（NUS）助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者，研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
一家正在营业的超市里，一台轮式机器人正沿着货架缓慢移动。
机器人也把「我不是机器人」勾上了。