标签
一款名为T1的新型个人机器人在日内瓦的人工智能造福人类峰会上展示，它可以在四足狗形和人形之间转换，从而能够穿越平坦和崎岖地形、爬楼梯，并跟随用户。
UMA_Robots发布了Northstar，一款拥有人形身体和双手的机器人，设计亲切友好且能力强，适用于工作场所和家庭。
一条推文推广了一个互动网站，该网站详细解析了人形机器人硬件、成本和供应链，指出材料是瓶颈。
SceneBot 是一个统一的运动追踪框架，通过参考运动和每连杆接触标签来指导单一的人形策略，从而实现在接触密集环境中的自由空间移动、地形穿越和全身操控。
LeRobot 发布了最大的开源人形遥操作数据集，并重新编码为 LeRobot 格式，以实现高效流传输并减少存储占用。
本文介绍了DeepInsight，一个面向物理AI栈的统一评估基础设施，涵盖从基础模型解码到全身控制，通过三种窄抽象保留异构性，从而实现跨层诊断。
OASIS是一个仿真数据驱动的框架，用于人形机器人全身操控，它使用3D生成模型和分层视运动策略。通过利用仿真中的域随机化，它在零样本迁移上取得了比真实机器人训练更好的性能。
本文介绍了LIMMT，这是一项以数据为中心的研究，表明使用高质量、极小的运动数据子集（不到AMASS的3%）进行训练，在基于物理的人形动作追踪方面优于使用完整数据集，并通过物理可行性、多样性和复杂性来定义运动数据质量。
Humanoid-GPT 是一种GPT风格的Transformer，在十亿级运动语料库上预训练，实现了对未见过的动作和任务的全身运动追踪的零样本泛化。
Hugging Face 发布了 LeRobot Humanoid，这是一个开源的、低成本的（2500美元）3D打印仿人机器人，专为机器人学习而设计，包括硬件、软件、仿真和训练工具。
LeRobot Humanoid 是一个开放、低成本的用于机器人学习的双足机器人平台，包含硬件、运行时、识别工具和训练环境，由3D打印零件和现成部件构成，成本约为2500美元。
Boston Dynamics 展示 Atlas 人形机器人举起并搬运一个 100 多磅的迷你冰箱，利用强化学习进行重量、抓握和平衡适应。
LeRobot v0.5.0 是一个重大版本，支持 Unitree G1 人形机器人、新的策略架构（Pi0-FAST VLAs、实时分块）、用于提升 3 倍训练速度的流式视频编码，以及用于从 Hugging Face Hub 加载仿真环境的 EnvHub。