跳到正文

试运行:收录范围与分类仍在校准,更新可能延迟。 最近内容更新:2026-11-04 17:28(北京时间)

11月2日周一
  1. 腾讯混元60

    腾讯混元发布 Hyra 2.0:让 agent 研发可复用科研工具,并自主设计灵巧手结构

    腾讯混元发布 Hyra 2.0,将自动化科研从直接解题转向由 agent 研发和升级科学模型、工作流与软件工具,成果持续公开在 GitHub 仓库。系统采用 Overall、Mission、Worker 三层分工,配合持久化队列、Research Board 与独立复核,并把可复用经验整理为 skill。

10月20日周二
  1. Isaac Lab 官方 Releases71

    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。

10月17日周六
  1. Jim Fan55

    Jim Fan 团队开源智能体机器人框架 ASPIRE V1.0

    Jim Fan 团队开源智能体机器人框架 ASPIRE V1.0,称其具备在真机上完成技能发现与自我改进的完整能力。作者提到,Astra 上线当天实验室切换后端模型后,多项基准在一夜之间达到约 99%;在机器人仿真基准上,Opus 5.5 略优于 Astra,Sonnet 5.5 则以每任务 12 美元的成本落在成本与机器人能力的帕累托前沿。

10月14日周三
  1. 星海图官网新闻48

    星海图 LEMO 双臂开发平台首发开售,定价 49,999 元

    星海图 LEMO 双臂开发平台正式开售,首发定价 49,999 元。该平台集成双 A1Z 七自由度机械臂、G1Z 夹爪、多视角同步视觉系统与 CCU 控制器,支持同构遥操作、VR 接管和三路视觉同步采集,并提供 SDK、URDF 及开放接口,覆盖数据采集、模型训练到真机部署验证的完整开发链路。

10月1日周四
  1. Boston Dynamics67

    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。

9月23日周三
  1. Skild AI Blogs62

    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。

8月18日周二
  1. Skild AI Blogs83

    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。

7月6日周一
  1. LeRobot 官方 Releases Atom60

    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。