Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 视觉-语言-动作模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，称其为迄今最强的视觉-语言-动作（VLA）模型，提升机器人可学技能的广度与获取速度。
推荐理由：原文给出 Mercedes-Benz 产线 96% 成功率与越狱防御基准，读者可据此评估其工业落地与安全水平。
#具身智能
Google DeepMind精选AI 评分7474
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 为 Cosmos 3 开源模型家族新增四个交互式世界仿真检查点
NVIDIA 为 Cosmos 3 模型家族新增四个开源权重检查点，用于生成交互式世界仿真和多传感器多视角驾驶场景：Cosmos3-Nano-Transfer-Auto 生成多视角驾驶数据。
推荐理由：四个检查点分别对应驾驶数据生成、流式仿真、模拟器渲染和双臂机器人动作预测，读者可据此判断各自适配的落地场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 Liquid AI 发布 LFM3 系列：单一骨干衍生六款 2B 级多模态模型
Liquid AI 发布新一代 LFM3 系列，以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干衍生出文本、视觉、音频、omni 和决策共六款 2B 级模型，全部开源并可在 Hugging Face 下载。
推荐理由：原文给出架构改动、基准对比和微调入口，读者可据此评估 2B 级模型能否替代自己的通用大模型。
NVIDIA Blog精选AI 评分6161 NVIDIA 扩展 Nemotron、Kumo、Cosmos 等开放模型组合
NVIDIA 扩展其在语言、机器人、生物和量子计算领域的开放模型组合，包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 和 Ising，供开发者用本地数据定制并部署在自有基础设施上。
推荐理由：原文逐项列出各模型的开放入口和合作方，读者可据此判断哪些能力已可直接取用。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning (ERQA) 基准上纯推理得分 87%，超过其他前沿模型。
推荐理由：原文给出 ERQA 分数与四类机器人工作流的具体提示词，可据此评估其在机器人栈上的实际可用性。
Google DeepMind精选AI 评分6161 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，作为机器人高层推理模型，可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 调用，并原生调用 Google Search、VLA 及第三方函数。
推荐理由：原文说明了仪器读数能力的实现路径，读者可了解具身推理如何结合代码执行解决真实巡检问题。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 在 GTC 2025 发布 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 与 Isaac GR00T N1 三项开源成果
NVIDIA 在 GTC 大会上发布三项面向物理 AI 开发者的开源成果：世界基础模型 Cosmos Transfer、开源数据集 Physical AI Dataset，以及首个通用人形机器人推理开源模型 Isaac GR00T N1。
推荐理由：梳理了三项开源发布的具体规格与架构细节，便于开发者评估可直接复用的模型与数据资源。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 用机器人手在模拟训练中学会解魔方
OpenAI 训练了一对神经网络，让类人机器人手解开魔方。训练完全在模拟环境中进行，使用了与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，并结合一种名为 Automatic Domain Randomization (ADR) 的新技术。系统能应对训练中未见过的情况，例如被毛绒长颈鹿戳碰，表明强化学习可解决物理世界中要求极高灵巧度的问题。
推荐理由：原文点明训练完全在模拟中完成并迁移到物理世界，读者可据此理解强化学习在真实机器人上的可行性路径。
已经到底了