腾讯混元发布 8B 交互式世界模型 Hy-Nomas，原生融合文本与连续相机控制
腾讯混元视觉生成团队发布交互式视频世界模型 Hy-Nomas，基于 8B 参数扩散 Transformer 主干，在单一架构中原生融合自由文本指令与连续相机轨迹控制，支持数分钟连续交互生成。
关注价值：腾讯把文本指令与连续相机控制合并进同一个 8B 扩散主干，并给出单卡 4090 部署与 LoRA 迁移路径，可供评估交互式世界模型的工程可行性。
试运行：收录范围与分类仍在校准，更新可能延迟。
#具身大模型
我爱计算机视觉精选AI 评分7878
智元 News精选AI 评分7575 智元发布具身基础模型 GO-3 Preview，称在 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三项基准居首
智元发布具身基础模型 GO-3 Preview，基于自研 WRAM（World Reasoning Action Model）架构，统一任务理解、未来状态预测与动作生成，并称在 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三项具身 AI 基准上排名第一，计划 2026 年底完全开源。
关注价值：GO-3 Preview 把预训练、后训练与部署后学习串成一条链路，并给出三项基准排名与开源时间，可供判断具身基础模型的训练范式走向。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，支持原生音频与实时文本操控
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可在实时交互中生成画面与原生音频，并以自然语言实时改变天气、镜头和场景内容。
关注价值：Genie 4 把原生音频、实时语言操控与 Gemini 的推理串进同一个世界模型，读者可据此判断机器人训练环境正从像素生成走向可编程因果模拟。
智元 News精选AI 评分6060 智元在 2026 创新日发布 AHA3 硬件平台、GO-3 Preview 与 G2 Max，并提出 Worken 生产力框架
智元在 2026 创新日上提出 Worken 机器人生产力框架，以活跃机器人数、自主工作小时数与产出效率比三项相乘衡量有效智能工作时长。公司同时发布第三代人形硬件架构 AHA3，集成运动、交互与作业智能的硬件基础，并包含 OmniHand 3 系列灵巧手与 OmniPicker 3 触觉夹爪。
关注价值：智元一次性公布硬件平台、基础模型、操作系统与部署案例，其中 Worken 指标框架提出按自主工时和任务产出衡量机器人价值。
智元 News精选AI 评分7171 智元机器人发布 Genie Studio 2.0，打通具身应用开发部署与运营
智元机器人发布 Genie Studio 2.0，一个覆盖开发、部署与运营的具身 AI 应用平台，由 Flywheel、Agent、Monitor 三个模块组成，分别负责模型开发迭代、模块化任务编排和车队运营。
关注价值：平台把数据、训练、仿真评测与车队运营串成闭环，并给出多个产线验证指标，可据此判断具身应用交付成本的变化。
Physical Intelligence精选AI 评分7575 Physical Intelligence 推出 Pi API beta，开放 π 系列模型微调与托管推理
Physical Intelligence 于 10 月 13 日发布 Pi API beta，开发者可上传数据、在官方托管的算力与基础设施上微调 π 系列模型，并通过托管网关调用微调后的模型做推理。
关注价值：原文披露了托管微调与推理的完整流程和早期合作方迭代周期，可据此判断机器人基础模型的分发方式变化。
Skild AI Blogs精选AI 评分6262 Skild AI 公布物理自博弈后训练结果：S1 基础模型在 Isaac Sim 自博弈 140 年学会踢足球并迁移到人形机器人
Skild AI 公布物理 AI 自博弈后训练结果：以旗舰机器人基础模型 S1 为底座、只给定“进球”这一目标，让策略在 NVIDIA Isaac Sim 中与自身近期版本对弈。
关注价值：这条结果把自博弈从数字 AI 带到人形机器人本体，读者可据此判断纯仿真自我对弈能否突破人类数据上限。
Skild AI Blogs精选AI 评分8383 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，以视频演示实现上下文学习
Skild AI 发布旗舰机器人基础模型 S1，该模型以视频演示作为任务提示，无需微调即可执行未见过、时长最长约 10 分钟的操作任务。官方称在 100k 小时预训练数据下，S1 在未见任务上的成功率为 66%，语言提示的 VLA 基线为 9%；在已见任务上 S1 达到 96%。单次演示的上下文学习效果约相当于 380 条后训练示范，后者需 50–100 小时遥操作采集。
关注价值：S1 用视频演示替代语言提示，并给出从 1k 到 100k 小时预训练数据的对比曲线，可供判断上下文学习路线与 VLA 路线的分歧。
逐际动力新闻精选AI 评分6767 逐际动力发布 COSA 0.5，人形 VLA V³-0 升级全身移动操作能力
逐际动力发布机器人 OS COSA 0.5，其中 VLA-tools 层 V³-0 运行在 43 自由度的 LimX 人形机器人 Oli 上，统一移动与操作，可完成行走、弯腰及单手或双手操作。
关注价值：逐际动力披露 V³-0 在 43 自由度 Oli 上的全身移动操作与人类在环真机强化学习闭环，可观察人形 VLA 的工程路线。
LeRobot 官方 Releases Atom精选AI 评分6060 Hugging Face LeRobot 发布 v0.6.0
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.6.0，包含多项破坏性变更：pip install lerobot 不再默认包含数据集与训练依赖，需按需安装 lerobot[training] 等扩展，最低 PyTorch 版本升至 2.7，GR00T N1.5 被 N1.7 取代。
关注价值：从依赖拆分、RL 栈重构到新增多个基准与策略，读者可据此判断升级迁移成本与新增训练能力。
Physical Intelligence精选AI 评分8686 Physical Intelligence 发布 π0.7 模型，展示组合泛化与跨本体迁移
Physical Intelligence 发布通用机器人模型 π0.7，称其在泛化能力上出现跃升。该模型通过任务语言、速度与质量元数据、控制模态标签和视觉子目标等多模态提示统一利用不同机器人数据、人类视频与自主数据，单模型在叠衣物、做浓缩咖啡、折箱子等任务上达到或超过经 RL 训练的 π*0.6 专用模型。
关注价值：π0.7 把多模态提示统一为一个可控接口，读者可据此判断机器人基础模型的泛化路线是否真在向 LLM 式组合能力靠拢。
已经到底了