OmniVinci是英伟达推出的全模态大模型，能精准解析视频和音频，尤其擅长视觉和听觉信号的时序对齐。它以90亿参数规模，性能超越同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手的6倍，大幅降低成本。在视频内容理解、语音转录、机器人导航等场景中，OmniVinci能提供高效支持，展现出卓越的多模态应用能力。
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学等联合提出了一个全新的终身记忆系统——RoboBrain-Memory。RoboBrain-Memory是全球范围内首个专为全双工、全模态模型设计的终身记忆系统，旨在解决具身智能体在真实世界的复杂交互问题，不仅支持实时音视频中多用户身份识别与关系理解，还能动态维护个体档案与社会关系图谱，从而实现类人的长期个性化交互。
Kuyda 和她的团队开始痴迷于一个比喻：当前的聊天机器人相当于 AI 界面的 MS-DOS 时代，而将会出现某种类似 Windows 或 MacOS 的时刻。Wabi不是另一个代码生成工具，也不是开发者的辅助工具，而是一个真正面向大众市场的消费产品，专为非技术人员设计。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
1万伏的高压配网线路上，一台亮黄色的具身智能机器人正在替人类干活。
银河通用联合多所大学发布了全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自己找路，而不再依赖遥控，从而推动具身智能向规模化商业落地演进。
当前机器人领域，基础模型主要基于「视觉-语言预训练」，这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是，机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗？我们能预测这种提升吗？
近期，Google DeepMind 发布新一代具身大模型 Gemini Robotics 1.5，其核心亮点之一便是被称为 Motion Transfer Mechanism（MT）的端到端动作迁移算法 —— 无需重新训练，即可把不同形态机器人的技能「搬」到自己身上。不过，官方技术报告对此仅一笔带过，细节成谜。
擎天柱靓丽演示背后，是近百号员工每日8小时，疯狂重复固定动作，擦桌子、扮大猩猩等，他们正用体力「喂饱」擎天柱。
