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Physical Intelligence 为机器人推出 Pi API 公测，让开发者可以像调用 OpenAI 一样调用机器人基础模型，应用于草莓采摘、服务器组装等场景。评论者将其比作机器人的「ChatGPT 时刻」。
一条关于 Bagel Labs 基础模型控制机器人全自动制作咖啡的推文，展示了机器人基础模型在真实世界任务中的应用，评论者表达了对这类家用机器人的兴趣。
Mistral AI 发布 Timestral 时间序列基础模型系列（5M/28M/123M/209M），209M 版本在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 上实现零样本预测的最先进精度，并开源代码。
一个基于近 100 万小时第一人称人类数据训练的基础模型正式亮相，让机器人能够遵循指令、适应陌生任务，并以惊人的灵巧度操控物体。
介绍 LensErase——一个基于掩码的“擦除一切”通用基础模型，支持物体、文字、水印等多种擦除场景，并构建了含 1.01 亿样本的大规模数据集 LensErase-100M，提出 Mask-Aware RoPE 与 TraceFusion 等方法，在六个公开基准上取得显著提升。
Natura-1 被宣称为面向物理世界的首个通用基础模型，采用500亿参数混合专家（MoE）架构，在一百万小时第一人称手部操作视频上预训练，能够零样本遵循自然语言指令并迁移到从未训练过的任务。
该论文提出 HumanVerse——一个500小时的开放世界第一视角人体全身操作数据集，以及基于此训练的人形基础模型 λ_0，实现了无需目标任务机器人演示的零样本迁移到 Unitree G1，在 SIMPLE 上达到 90.0% 成功率。
GreenWAM 提出一个机器人世界基础模型，通过共享的解剖学动作空间联合训练 20 个机器人家族，使其既能作为世界模型预测动作后果，又能作为策略控制不同形态的机器人，并在多个基准上取得领先表现。
论文提出 HART，一种混合注意力与 RWKV 的时间序列基础模型，通过交替注意力和 RWKV 模块解决非自回归多步预测中 RWKV-7 的长程退化问题（占位符空闲衰减）。仅用 36M 参数（约为 Toto-2.0-1B 的 1/28）在 GIFT-Eval 上达到可媲美的长程 MASE（0.752 对比 0.754）。
论文提出 Kairos——一个基于字节级别的多模态基础模型，结合 LiZAttention2（双向门控 DeltaNet 线性注意力 + 滑动窗口注意力）、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节编解码器，并在极小规模上进行收敛性验证实验，报告编解码器与注意力变体对损失的影响。
vllm-sr/d3 是 Decision 3.0 的 27B 多模态基础决策模型，支持文本、JSON、图像与视频输入，可在一次调用中完成选择、是非与评分决策并输出概率，无需生成文本。它在 Jev Decision Index 上以 66.3 排名官方文本榜第一，较 Decision 2.0 提升 10.4，并在 AMD MI325X 上实现 27 req/s 的服务性能。
SPERA 是一种采用 JEPA 潜空间预测架构的 EEG 基础模型，引入 Legendre 多项式空间先验与分解式时空注意力，在约 8 万小时、29,048 名受试者的 EEG 数据上预训练，并在九项下游任务上取得最高平均平衡准确率。
Odyssey 3 是一个基础世界模型，能从提示生成交互式环境并实时预测其变化，其 Pro 版本在 Physics-IQ 视频到视频基准上取得最高分（66.1），还可用于控制机器人手臂、人形机器人、驾驶车辆及训练智能体。
本文评估了 Prithvi-EO-2.0 地理空间基础模型在作物分类任务上的分布外性能，涵盖三大洲 12 个国家的 37 个场景。研究发现，准确率的下降主要由物候失配引起，而非单纯的地理空间迁移所致。为此，作者提出了无需重新训练的调整策略，如类别合并与观测窗口压缩，以恢复模型的业务可靠性。
成立于两年的旧金山初创公司 Mirror Particle 正在开发一款“世界模型”基础模型，用于模拟人类行为随时间变化的方式及原因，将其定位为比基于 LLM 的角色扮演更根本的消费行为预测方法。
Reflection AI 推出 Beam：一款 5010 亿总参数（230 亿激活）的稀疏混合专家开源模型，面向编码、推理与智能体工作负载。
Reflection AI正在筹备发布一款美国制造的开源权重AI模型，旨在与中国开源权重系统如DeepSeek和Qwen展开竞争。
LiteEMG-FM 是一种高效的混合 CNN-Transformer 基础模型，基于 16 个肌电（EMG）数据集进行预训练，可实现鲁棒的零标定手势识别。论文通过分层唤醒门机制展示了其在资源受限边缘设备上的实时部署能力，并评估了不同卸载范式下的延迟、功耗与内存开销的权衡。
Unitree 发布了 UnifoLM-WLA-1.0，一个 6B 参数的全身视觉-语言-动作基础模型，基于约 2500 小时的真实机器人数据训练，可在 Unitree G1 人形机器人上完成 64 项任务。其架构基于 Qwen3-VL 构建的具身推理器，并在其上叠加 MMDiT 动作专家。
NeurDuo-EEG 是一个因果 EEG 基础模型，具备通道级持久状态与显式多时间尺度记忆，通过对离散频谱编码的自回归预测，在 3,955 小时的 EEG 数据上完成预训练。该模型在五个基准测试中的四个上取得最佳结果（包括癫痫检测 AUC-PR 从 0.285 大幅提升至 0.471），其 4.7M 参数的变体支持高效的流式推理。