#机器人
General Intuition用游戏数据训AI机器人，刚融了3.2亿，和普通算法训练思路不一样，感兴趣可以看看。
智元总裁彭志辉在MWC26上说了大实话：资本不再为机器人炫技买单，得在工厂、仓库真干活才行。还提到特斯拉计划年底量产数千台人形机器人，波士顿动力都转商业化了。
这篇论文研究了怎么让机器人在学新任务时不忘旧技能，用不确定性主动挑数据微调VLA模型，比被动收集更高效，还试了两种防遗忘方法，挺实在的。
想把你训练好的机器人模型直接跑上真实硬件？Hugging Face联合Amazon推出了Strands Agents，连接LeRobot，一键部署，省掉底层驱动烦恼。
领益智造在北京开了家能年产50万台具身机器人的大工厂，从零件到整机全包，还有自动测试线，想了解机器人量产进展的可以看。
Physical Intelligence 的 RL 微调方法解决了模型适应新任务耗时长的痛点，做机器人或物理 AI 的团队可以大幅缩短部署周期，值得关注。
机器人团队终于有了实用的记忆方案——短期视觉+长期语义让机器人能完成厨房清理、做三明治等长任务，做机器人开发的建议点开看看。
Physical Intelligence的π0.6模型正在将AI能力从数字世界延伸到物理世界，做机器人或自动化应用的团队值得关注——它可能成为机器人通用智能的基础层。
机器人开发者终于有了一个完全开源的基础模型可用，MolmoAct 2 的完整代码和数据让你可以直接微调或构建自己的机器人应用，值得立即尝试。
铰接工具操作是机器人灵巧操作的硬骨头，Mana 用动画思路解决了数据生成和迁移难题，做机器人操作或 sim-to-real 的团队可以直接参考其零样本迁移方法。
NVIDIA Cosmos 3 为机器人开发者提供了现成的物理 AI 基础模型，省去了从零训练的时间和成本，做机器人感知或仿真的团队可以直接上手试试。