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）
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。
深度机智发布物理基座模型 PhysBrain 1.5，其 8B 版本在 28 项具身空间智能与规划基准上综合得分 72.5，在参与评测的开源模型中排名第一。该模型以 Qwen3-VL-8B-Instruct 为基座，把语言回答、空间输出、末端执行器轨迹与未来 RGB、深度及机器人占用预测统一为离散 token，在单一自回归主干下联合训练。
播客「脑放电波」围绕两条新闻展开讨论：9月3日英伟达宣布以129.3亿美元收购Hugging Face，以及Hugging Face子公司一款399美元、25厘米高的机器鸭24小时预售6500台、新订单排到明年。
光轮智能与 Hugging Face 联合发布 EgoSuite-Open100K，包含 10 万小时第一视角人类数据，覆盖 1.5 万+ 任务和 1.5 万+ 采集场景，首批已上线 Hugging Face Hub，其余分批放出。
关注价值：数据集以 LeRobot v3 与 MCAP 格式开放，可用于评估以人类第一视角数据训练机器人策略的数据规模与标注取舍。
Meta 发布 Brain2Qwerty v2，称这是目前性能最高的端到端流程，可从非侵入式脑记录中实时解码整句，词准确率达61%，而其他非侵入式方法为8%。该系统基于9名志愿者佩戴脑磁图（MEG）设备打字采集的约22000个句子训练，采用端到端深度学习直接从原始脑信号解码，并用大语言模型微调引入语义上下文；表现最好的受试者词准确率为78%，过半句子解码错误不超过一个词。