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关键词: AI新闻,模型训练,具身智能,RoboHarness

当 VLA、WAM、RL、TAMP、MPC 等机器人控制策略在各自擅长的任务中大放异彩，如何刻画其能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，正逐渐成为机器人完成复杂长时序任务的关键。

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WAIC之后，具身智能行业进入了一段微妙的冷静期。

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近五分钟“肌肉记忆”，推理延迟不随历史增长

关键词: AI新闻,李飞飞, ImageNet,具身智能

今年，这条研究路线又往前走了一步。6 月，李飞飞参与的一项机器人研究 T-Rex 发布，研究者为机器人加入高频触觉反馈，让它完成翻书页、拿鸡蛋、挤牙膏、抽取薄卡片和拧灯泡等任务。

关键词: 模型训练,AI新闻,Franka Research 3 ,AXIS,具身智能

Axis Robotics 与佐治亚理工、加州大学伯克利分校、南洋理工等高校团队通过超过 5 万条人类演示和一组规模实验，给出了一个肯定但更复杂的答案：众源仿真数据可以有效，但模型能否从数据规模中持续获益，取决于任务覆盖、行为多样性、质量控制和数据增强，而不只是轨迹数量。

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三智一体不断演进，开启具身智能新未来。

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李飞飞老师的World Labs，补了块关键拼图。

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大规模视频扩散模型，画面越来越真，却总在“物理定律”上栽跟头。

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在WAIC 2026上，专注于通用具身智能人形机器人研发的「青心意创」出乎意料地带来了一款具身角色智能机器人「Amoo」。

关键词: AI新闻,具身智能,BeingBeyond,智在无界

刚刚，BeingBeyond智在无界发布首个基于人类视频数据的隐式触觉世界动作模型—— Being-H0.8。