具身世界模型不能只预测未来，还要知道未来的变化分别由“世界”和“自我”谁来负责。
从机械的「动作模仿」进化为理解物理规律的「世界动作模型（WAM）」，HiF-VLA 迈出了至关重要的一步。
模型只需在多个源数据集上训练一次，便可直接迁移到未见过的目标数据集，无需目标域微调或重新训练。
运动跟踪、VLA模型与世界模型——支撑具身智能巨鼎的“三足”
让具身智能拥有“自知之明”——什么时候该凭直觉，什么时候该三思而后行
虽然这不是一双完美的手，但是我们依旧能从中看到Optimus在灵巧手制造的核心理念和动机。
机器人拉个拉链，到底需不需要“脑子”？
如果你关心 AI，关心机器人，或者只是好奇「这波浪潮是怎么起来并持续演进的」，这个故事值得细读。
当前VLA模型的核心问题：会模仿，不会适应！
5B参数VLA基座模型π0.7，硬生生砸开了这道困局。
3D 生成在具身 AI 中究竟扮演什么角色？
解决现有机器人策略在动态环境、记忆依赖和精细接触任务中的系统性失效问题。
大脑的计算效率比GPU高100万倍
Genesis AI 团队发布旗下首个机器人基础模型系统 GENE-26.5。
机器人基础模型的军备竞赛，刚刚迎来一个新玩家。
来自加州理工学院的研究团队开发出一种两栖软体机器人AdaptBot。
通过仿真生成触觉数据，成为近年来视触觉研究中的一个重要方向。
出品：机器人大讲堂当我们切开一根香蕉，削掉一个土豆的皮，或是清洗一个形状不规则的盘子时，我们很少会意识到自己大脑和双手的配合是多么精妙。我们能毫不费力地适应各种...
我们应该期待什么样的具身原生模型？
从灵巧手到算法，中间还差什么？
