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。
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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。
Isaac Lab 官方 Releases精选AI 评分7171 Isaac Lab 3.0 正式发布，引入多后端架构与 Newton 物理引擎
Isaac Lab 3.0 正式发布，作为新项目的推荐基线，建立了跨多个物理、渲染和可视化后端的统一任务 API。核心变化是引入基于工厂的多后端架构，任务可在不改写逻辑的情况下切换 Newton（含 MuJoCo-Warp、VBD、MPM）或 PhysX 等后端；多数工作流无需安装 Isaac Sim 即可运行，完整 Isaac Sim 栈改为可选。
关注价值：多后端架构让物理、渲染与可视化解耦，并保留可选 Isaac Sim 全栈，下游项目可据此评估迁移成本。
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。
Boston Dynamics精选AI 评分6767 Boston Dynamics 发布 Atlas 新一代 13 自由度机械手
Boston Dynamics 发布 Atlas 新一代机械手，自由度从上一代 GR2 的 7 个提升到 GR3 的 13 个，采用四指设计、取消小指，关节为直驱且可反驱。
关注价值：原文公开了 Atlas 新一代手部的自由度、驱动与传感取舍，读者可据此判断工具使用路线对灵巧手设计的约束。
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。
Figure精选AI 评分8585 Figure 发布 Helix 2.5：在 30 个未见家庭零样本完成全身家务
Figure 发布 Helix 2.5，称其在 30 个未采集过数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、折毛巾、铺床三类全身任务。消融实验显示，在任务数据、架构和评测固定的情况下，仅 Index 人类行为数据预训练就把零样本成功率从 9% 提升到 56%；任务适配数据量为 Helix 02 同类行为的一半。
关注价值：Index 预训练单独把零样本成功率从 9% 提到 56%，给出了可复用的数据规模与迁移效果关系。
World Labs 官方博客精选AI 评分8080 World Labs 发布世界模型 Atlas，原生处理文本图像视频与 3D
World Labs 发布下一代世界模型 Atlas，称其为从零预训练的多模态自回归扩散 Transformer，原生统一处理文本、图像、视频和 3D，将输入编码为共享空间上下文后再生成后续内容。
关注价值：统一架构把相机位姿与深度作为原生输入，其重建与可控生成结果可用于判断世界模型的路线选择。
Figure精选AI 评分7878 Figure 推出机器人训练数据集 Index 并上线应用商店
Figure 将其隐身开发四个月的众包数据应用更名为 Index，并正式上线 Google Play 与 App Store，用于采集 Helix 训练所需的真实世界物理数据。
关注价值：Figure 披露自建真人视频数据管线的五级处理流程与多样性指标，可供判断机器人训练数据的规模化路径。
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。
World Labs 官方博客精选AI 评分7878 World Labs 公布 R2S2R 引擎早期结果：仿真训练的策略零真机数据迁移到多款机器人
World Labs 公布其收购的 SceniX 团队所建 real-to-sim-to-real（R2S2R）引擎的早期结果，称完全在仿真中训练的策略可在零真机训练数据下直接迁移到 ALOHA、YAM、RB-Y1、Flexiv、xArm 等不同机器人平台。
关注价值：World Labs 首次公开 R2S2R 引擎的早期结果，给出仿真训练策略直接迁移到多款真机并预测真机表现的证据，可供判断仿真数据能否成为机器人训练主来源。
光轮智能官方博客与公告精选AI 评分6060 光轮智能发布 SimReadyGen 仿真资产生成引擎
光轮智能发布智能体式仿真生成引擎 SimReadyGen，可从文本提示生成结构化、可直接用于仿真的资产。
关注价值：原文说明了从文本提示生成带实测物理参数的仿真资产，读者可据此判断机器人训练环境的搭建成本会怎样变化。
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。
1X精选AI 评分7171 1X 发布 NEO 人形机器人 25 自由度腱驱灵巧手
1X 发布面向 NEO 人形平台的 25 自由度腱驱灵巧手，称其在灵巧度、力量、安全性和可靠性上接近人类水平。
关注价值：25 个自由度、力透明与触觉传感的组合，加上年内 1 万只手的产线规划，给出了灵巧手从演示走向规模数据采集的一条路径。
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。
Apptronik 官方公告精选AI 评分7070 Apptronik 启用扩建的 Robot Park 数据采集设施并发布 Apollo 2 人形机器人
Apptronik 宣布在得克萨斯州奥斯汀启用扩建后的 Robot Park 数据采集与训练设施，并发布人形机器人平台 Apollo 2，提供双足与轮式两种配置。
关注价值：原文披露了数据采集设施规模、Apollo 2 双形态配置与同 DeepMind 的数据训练闭环，可据此判断人形机器人数据规模化的路径。
1X精选AI 评分6363 1X 成立世界模型实验室，前 Luma AI 科学家 Sam Sinha 任世界模型负责人
1X 宣布成立 1X World Model Lab，专注通过大规模具身世界模型预训练加速全自主人形机器人。公司同时宣布 Sam Sinha 加入，担任创始 AI 研究员兼世界模型负责人，他此前是 Luma AI 创始研究科学家，参与多模态生成视频模型扩展及 Uni-1 相关工作。
关注价值：1X 把世界模型预训练单列为研究组织，并公开数据闭环思路，可观察人形机器人厂商自建基础模型的路径分化。