LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0,零样本操作 600 次试验成功率 36%
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0,在 GPT-6 提出的 60 项任务、600 次试验中零样本整体成功率为 36%。分项成功率为抓取放置 63.5%、其他操作任务 34.0%、高难度多步任务 10.5%,评测所用 checkpoint 未针对这些任务采集机器人演示训练。
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)
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0,在 GPT-6 提出的 60 项任务、600 次试验中零样本整体成功率为 36%。分项成功率为抓取放置 63.5%、其他操作任务 34.0%、高难度多步任务 10.5%,评测所用 checkpoint 未针对这些任务采集机器人演示训练。
研究在 SO-101 机械臂的抓取放置任务上训练 ACT、Diffusion Policy、SmolVLA 和 π0.5(仅动作专家),用 12 至 200 条演示的嵌套子集对比留出验证损失与真机闭环成功率。
SPARK 是一个面向具身 RAG 的多回合纠错框架:首回合后由语义评审模块标记知识库区域,定向规划器生成重访,再按新观测对知识库做增删替换的选择性合并。
新智元报道了 SpatialScout 基准,它让 AI 在未见过的虚拟房间中自主决定转向、移动和拍摄,并提交目标物体的三维坐标。
飞捷科思(Fysics AI)联合复旦大学认知与智能技术实验室提出统一世界动作模型 Fysiverse-UniWAM,不依赖大规模机器人预训练,将自主导航、移动操作与固定工位灵巧操作贯通。
浙江大学 APRIL Lab、华中科技大学和腾讯优图实验室的研究团队提出 PVBench,通过物体级物理量测量评估生成视频的物理合理性,覆盖 7 个领域、46 个评测维度,其中物理层 25 个维度,并配套 600 组文生视频与图生视频配对提示词,30% 涉及具身智能体场景。
研究团队发布 DualExam,将多模态智能体与世界模型放进受控评测流程,分别检查行动选择与环境响应。在 GPT-5.6 Sol 与 Seedance 2.5 直接交互的十种场景、150 个案例试验中,严格任务成功率为 0%,世界状态一致性为 26.6%,智能体纠正响应为 9.2%。
Raphael Memmesheimer 带领的 Team NimbRo 在 RoboCup 2026 的 RoboCup@Home 比赛中获得第三名,并凭论文《Efficient Image Annotation via Semi-Supervised Object Segmentation with Label Propagation》拿下最佳论文奖。
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。
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。
Aether AI 发布 16B 因果世界模型 CausalWM,在 TriWorldBench 榜单以 66.04 分排名第一,第二名 dream4act 为 65.66 分。
光轮智能宣布其机器人策略评测平台 RoboFinals 已在开源 GPU 加速物理引擎 Newton 上运行完整评测栈,并包含首个完全基于 Newton 构建的评测基准。