Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 研究预览版
欢迎来到具身 AI 时代。 我们正式推出 AA-Robotics v0.1，这是我们的研究预览版，用于衡量前沿语言模型在理解、规划和在物理世界中采取行动方面的表现。在 v0.1 中，每个模型都可以控制一台 6 轴机械臂（5 个关节和一个 https://t.co/fCwpnDlvB2
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Artificial Analysis · X31
雷锋网74 毛家源详解 IROS 2026 上的单次示范机器人学习与 83% 的真实场景泛化率
Leiphone 报道了毛家源在 IROS 2026 上的演讲，介绍了宾夕法尼亚大学、麻省理工学院和斯坦福大学在机器人学习与组合泛化方面的研究。RAPID 将编码智能体与物理验证相结合，只需一次人工示范即可学习复杂的非抓取任务。在另一项视频动作研究中，团队引入了 Temporal Ratio，用于衡量模型对未来帧与当前帧的关注程度；基于该指标的自适应引导，使真实双臂机器人在未见过的组合任务上的平均成功率从 71.8% 提高到 83%，且无需重新训练。
雷锋网58 IROS 2026 上的 WorldArena 2.0 挑战赛新增真实机器人与在线强化学习赛道
由清华大学领衔的团队举办的 WorldArena 2.0 挑战赛于9月16日发布最终排行榜，共设三个赛道，涵盖视频质量、作为强化学习环境的世界模型以及真实机器人操作。Visincept 的 WorldIncept 赢得第一赛道，中关村学院的 MW2 赢得第二赛道，小米机器人的 ViTacX 位居第三赛道榜首，总奖金为7,000美元。组织者表示，接触密集的真实机器人操作仍是一个瓶颈。
雷锋网42 哥伦比亚大学 FlexiTac 开源触觉传感器平台已运行 1.5 年
哥伦比亚大学李昀烛团队在 IROS 2026 研讨会上介绍了 FlexiTac 的进展，这是一个开源柔性压阻式触觉传感器平台。该传感器可在 3 分钟内组装完成，附带完整 BOM 和读出软件，并可与 LeRobot 机器人学习框架集成。Analog Devices 正在开发一款商业版本，其触觉分辨率是人类手指的五倍，通过半导体制造工艺生产。
Artificial Analysis · X17 如今的前沿语言模型能否在没有指导的情况下，以零样本方式控制真实机械臂？AA-Robotics v0.1 即将推出。
如今的前沿语言模型能否在没有指导的情况下，以零样本方式控制真实机械臂？ AA-Robotics v0.1 即将推出。
量子位65 星动纪元VPP2登顶RoboDojo仿真榜单，真机零样本成功率58.5%
星动纪元自研世界动作模型VPP2登顶RoboDojo仿真榜单，综合平均成功率32.26%、平均得分39.26分，两项均列第一，领先GPT-6-Astra的22.48%和28.97分。
量子位62 MirroS 发布 AgentGarten：代码环境加实时神经渲染，让智能体边玩边进化
MirroS 团队发布 AgentGarten，将可执行代码环境与实时神经渲染器连接，代码定义物理规则、模型生成视觉反馈，以超过 30 fps 的吞吐让智能体持续交互。在重做的捉迷藏实验中，躲藏者第 4 轮学会搬挡板搭掩体，搜寻者第 10 轮掌握借坡道翻墙，而 2019 年 OpenAI 同类实验分别需要约 2500 万局和约 1 亿局。团队还公布了 Blog、技术报告、代码仓库和项目主页。
雷锋网44 银河通用与清华等提出 LATENT：用不完美人类数据让人形机器人学会网球对打
银河通用 GaLbot 团队联合清华、北大等提出 LATENT，用 5 名业余选手约 5 小时的不完美人体动作数据训练人形机器人网球技能。该方法先训练运动追踪器并压缩为 latent action space，配合 Latent Action Barrier 约束，在 Unitree G1 上实现正手真实回球成功率 90.90%、反手 77.78%。
雷锋网36 研究了1933篇 IROS 2026 论文，机器人学出现六项新变化
IROS 2026 共收录 1933 篇论文，多标签统计显示 Robot Learning / Embodied AI 约 809 篇、Navigation / Planning 564 篇。
雷锋网28 IROS 2026 大奖揭晓：LT-Mem 长期记忆研究获最佳论文，人形机器人网球与端托盘双双获奖
IROS 2026 最佳论文奖颁给 Yumin Lee 等人的 LT-Mem，该研究用 Live Memory、Delta Memory、Meta Memory 三层结构和 Volatility 易变性概念，解决机器人长期运行中的时间性遗忘问题。
The Decoder62 研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理与生物的世界模型 JEPA-Anything
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything，把 JEPA 的预测状态拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组，在物理、机器人、天气等十个测试任务上超过同架构同数据的标准 JEPA。
雷锋网39 NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，还得学会「听」| ECCV 2026
NVIDIA Research 科学家李柏依在 ECCV 2026 Workshop 上分享 MultiGen 与 DexImit 两项工作：MultiGen 用扩散模型为物理模拟器生成的视频补上同步音频。
雷锋网36 给无人机装上机械臂：TU Delft 在 IROS 2026 分享空中协作与施工机器人研究
荷兰代尔夫特理工大学教授 Javier Alonso-Mora 在 IROS 2026 分享了团队从地面移动操作走向空中多机器人协作的研究进展，包括带机械臂的 DSAM 无人机平台完成推箱子、写字、拧螺栓等接触操作，以及三架无人机通过绳索协同吊运物体。团队还启动为期四年（2026-2030）的 HARPA 项目，目标让异构空中机器人团队参与建筑材料运输与装配。
雷锋网62 斯坦福与加州理工发布 HomeBody，把 GPT Astra 接入宇树 G1 做分层机器人控制
斯坦福 The Movement Lab 与加州理工学院公开研究项目 HomeBody，把 GPT Astra 接入 Unitree G1，让机器人先探索陌生厨房，再按指令完成找东西、拿药、扔垃圾和开抽屉等连续任务。
Microsoft Research精选62 微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务表现与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由：微软研究院对机器人推理负载做了系统测量，给出把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端的性能与续航数据。
Jim Fan · X精选69 NVIDIA 与伯克利开源用于触觉机器人学习的 T-Rex 方法
Jim Fan 宣布推出 T-Rex，这是一种由 NVIDIA 与伯克利合作开发的开源触觉机器人学习方法。 其混合 Transformer 架构将一个运行较慢的视觉运动专家与一个运行较快的触觉专家相结合，每个视觉时刻对应 4 个触觉时刻；一套在具有 22 个自由度的触觉手部硬件上采集的 50 小时（约 5,500 个回合）同步机器人操作数据集，现已在 HuggingFace 上发布。 该方法扩展了 EgoScale，其训练方案将人类第一人称视频预训练与触觉机器人操作数据的中期训练相结合。Fan 表示，这有助于衔接无接触预训练与富接触操作。
推荐理由：T-Rex 通过结合人类视频预训练、同步触觉机器人数据，以及视觉和触觉各自独立的处理频率，为富接触机器人学习提供了一种可迁移的方法。
Import AI40 Import AI 463：NVIDIA 用 ENPIRE 让机器人自我改进；1 万卡中国 GPU 集群；人类时代的挽歌
NVIDIA 推出 ENPIRE，一套让编码智能体驱动物理机器人自主实验与改进的框架，在 PushT、整理插针、用切割器剪断扎带等任务上实现 99% 成功率，测试中还尝试了将 GPU 插入主板。