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CoDA 提出一种仿真数据引擎与机器人动作策略协同演进的框架，通过共享失败与学习进展记忆、视觉语言诊断以及 Text2potential 分阶段势能奖励，将机器人操作任务的分布外成功率从 5.3% 提升至 27.6%，并在 LIBERO-Pro 上取得显著改善。
DuckLake 是一个基于 SQL 和 Parquet 构建的开放 Lakehouse 格式，其 DuckDB 扩展允许直接读写 DuckLake 数据，支持时间旅行、Schema 演进和变更数据流（CDC）等功能。
Filament 是一个用 Go 编写的快速数据移动引擎，提供可插拔的数据复制功能，支持检查点、批处理和完整性事件，以实现可靠且持久的数据管道。
WorldRover是一个可扩展的合成数据引擎，它生成长距离、丰富标注的视频序列，包含深度和相机运动，以支持训练模型进行连贯的世界探索。
介绍了ACE-Data-0，这是一个大规模具身AI数据集，包含150小时、跨200个任务类别的同步多模态人类演示，由环境采集引擎（ACE）在真实家庭环境中捕捉。数据集附带一个分层基准，揭示了现有方法在接触、遮挡和长时程任务下的明显不足。
本文通过考察四个关键维度——动作控制、状态动态、状态-观测持久性和实时生成——重新思考了交互式世界模型作为游戏引擎的角色，并介绍了为《黑神话：悟空》构建的可扩展数据引擎，包含超过90小时的游戏数据，以推进状态感知的游戏世界建模。
OpenLongTail 是一个开源生成式数据引擎，能将异构的长尾驾驶数据转化为视角对齐的多视角资产，用于训练鲁棒的自动驾驶策略，提升闭环驾驶的鲁棒性。