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谷歌DeepMind发布了Gemini Robotics 2，这是一个结合了视觉语言和视觉语言动作模型的AI模型，用于控制人形机器人完成复杂的物理任务，如拧灯泡和整理货架。

Jim Fan 发布《Robotics: Endgame》作为其之前《Physical Turing Test》演讲的续集，提出通过类比 LLM 的成功故事来解决物理 AGI 的路线图。

在Sequoia AI Ascent演讲中，Jim Fan博士提出了与LLM成功相平行的实现Physical AGI路线图，介绍了视频世界模型、World Action Models (WAM) 和 Dexterity Scaling Law 等概念，并分享了对近期未来的预测。