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。
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。
NVIDIA 在 CoRL 大会发布一系列开放机器人技术,包括基于 Cosmos 的开源世界动作模型 GR00T 2、Isaac Lab 3.0、Isaac Lab-Arena 0.4 开发者预览,以及 DexBench、VABAR 两个新工业评测基准。
推荐理由:原文系统梳理了从世界动作模型到仿真训练与评测基准的完整技术栈,可据此理解 NVIDIA 在机器人仿真训练上的整体布局。
Hugging Face 与 AllenAI 推出 FoundationWorlds 框架及其首个基础世界 ToyBlocks,一个围绕机械臂与桌面积木的开源仿真环境,可自动生成任务与演示数据,无需人工遥操作。
推荐理由:通过受控仿真环境把数据生成、训练与评测打通,读者可据此理解机器人泛化与失败归因的可复现研究路径。
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。
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 扩展 Cosmos 平台,新增训练工具、仿真检查点和 Cosmos Data Factory 蓝图,其在六个开放模型排行榜上均进入前五。
推荐理由:原文给出了数据、训练、部署三层工具的具体入口和落地数字,读者可据此判断世界模型开发流程的变化。
Hugging Face Blog 发布教程,介绍如何用 Isaac Lab 与 Newton 训练开源双足机器人 Microduck 的行走策略,导出 ONNX 后部署到真机。
推荐理由:教程给出从仿真训练到真机部署的完整命令与接口约束,读者可照此复现双足机器人行走策略的迁移流程。
NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中宣布多项新品,包括 Vera Rubin AI 工厂参考设计 NVIDIA DSX POD,可将现场部署时间从六个月缩短至 14 天,其 AI Factory 平台可减少最多 100% 冷却用水和最多 30% 电力消耗。
推荐理由:梳理了主题演讲中围绕智能体安全、开源模型和数据中心部署的具体产品与架构,便于对照理解其欧洲布局的落地路径。
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 Research 分享三项研究进展,展示如何弥合 in-silico AI 探索与真实湿实验之间的差距。其一是 VERID 框架,作为实验室工作单元的语义数字孪生,提供实时 3D 状态追踪、快速虚拟试运行、硬件安全检查和同步视频与动作日志,基于开源 PyLabRobot 构建。
推荐理由:原文展示了从数字孪生到闭环实验的完整技术路径,读者可了解 AI 智能体如何接入湿实验环节。
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。
NVIDIA Blog 通过十余个案例展示开发者如何用自然语言指挥 GPT-6 Astra、Claude 等前沿模型,配合 NVIDIA Omniverse 库构建仿真应用。
推荐理由:通过十余个具体案例展示了前沿模型与 Omniverse 库结合的可迁移工作流,读者可对照自己的仿真场景找到入手方式。
AMD 以 82 亿美元收购 World Labs,后者自 2024 年成立以来专注空间智能,覆盖创意、设计到机器人仿真。World Labs 近期发布的 Atlas 模型通过结合生成模型与多视图几何,解决了计算机视觉中长期存在的稀疏重建问题,可从 2D 图像预测新视角,性能超过专用模型。该能力被用于机器人 RL 环境、治疗与娱乐场景生成,以及房地产、设计和建筑的真实世界重建。
推荐理由:AMD 以 82 亿美元收购 World Labs,读者可借此了解空间智能与机器人仿真赛道的整合动向。
微软研究院对移动机器人操作负载的系统性测量显示,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:微软对机器人推理负载的系统性测量显示,把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端可提升任务成功率与续航,并给出可复用的 Kubernetes 工具链。
NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0,支持 ROS Lyrical 与 Ubuntu 24.04,并新增面向 AI 智能体的 Isaac 技能与 agent-ready 文档。
推荐理由:Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发,并给出多家厂商的落地案例,可据此判断物理 AI 开发方式的变化。
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2,可作为机器人的高层大脑进行对话、理解物理世界并规划多步任务,再将运动执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由:原文给出进度分类与关键时刻定位的具体指标,读者可据此理解视频理解如何转化为机器人任务编排能力。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三个模型:Gemini Robotics 2 视觉-语言-动作(VLA)模型可控制整个人形机器人从脚到指尖的全身动作并实现双手灵巧操作。
推荐理由:原文拆解了三个模型的分工与开放入口,读者可据此判断机器人智能如何从上半身扩展到全身控制。
LeRobot v0.6.0 发布,围绕机器人学习闭环引入世界模型策略(VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA)、新一批 VLA(GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT)以及统一的奖励模型 API(Robometer、TOPReward)。
推荐理由:原文系统梳理了机器人学习闭环各环节的新增能力,读者可据此了解开源机器人栈的当前边界。
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 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》报告,用平台数据梳理过去一年开源 AI 在竞争、地域、技术趋势与社区上的变化。
推荐理由:报告用下载、派生模型等多维数据刻画开源生态一年变化,可帮助读者理解竞争与地域格局的迁移。