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麻省理工学院的研究人员开发了一种新型系统级芯片，使微型机器人能够仅用约6毫瓦功率实时创建其环境的详细3D地图，有望在复杂空间中实现长时间自主导航。
通用汽车在底特律的Factory Zero电动汽车工厂安装了50个机械臂，引发工会强烈反弹，目前仍有超过1300名工人处于被解雇状态。此举凸显了自动化与劳动力之间的紧张关系，全美汽车工人联合会(UAW)领导人指责通用汽车将利润置于工人之上。
NVIDIA宣布推出适用于机器人的Halos系统，这是业界首个面向物理AI的全栈安全系统，基于超过18,600工程年的自动驾驶安全开发经验。Agility Robotics成为首家将该系统用于其工业环境中的人形机器人的公司。
NVIDIA与卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）共同开发的ENPIRE框架，利用AI编码智能体自主训练机器人执行高精度物理任务（如GPU安装），通过闭环反馈和真实硬件测试实现了99%的成功率。
密歇根大学机器人学（University of Michigan Robotics）分享了来自其顶级机器人学项目的免费开源课程资源，包括讲座、教科书和项目，涵盖从计算线性代数到自主系统等主题。
ENPIRE是一个框架，使编码代理能够通过真实世界的反馈循环自主改进机器人操作策略，在插针和剪扎带等灵巧任务上实现了99%的成功率。
PolicyTrim是一种基于强化学习的后训练框架，能将视觉-语言-动作模型的动作块利用率提升3倍，并将物理执行步骤减少51.4%，实现高达5.83倍的部署加速。
对自主机器人背后软件栈的分析，拆解了从感知到云支持的各个组件，并指出大多数工具都是开源的。
本文介绍了奖励作为智能体（Reward as an Agent）和DynDiff-GRPO，以解决具身世界模型中强化学习的奖励黑客攻击和有限探索问题，实现了显著的准确率提升。
研究人员推出了T-Rex，这是一个集成了视觉、语言和触觉感知的框架，使机器人能够实时响应物理接触，而非仅依赖视觉。
现代汽车集团正以3.25亿美元从软银手中收购波士顿动力的全部控制权，将其整合为全资子公司。此举使现代汽车有望在2028年前在其工厂部署Atlas人形机器人，利用其工业基础推动商用人形机器人的发展。
当前主流纯数据驱动机器人方案存在数据效率低、泛化性差的缺陷，新提出的神经符号物理智能范式将任务拆分为世界建模和规划两步，仅需1-10个演示即可学会新任务，泛化能力远超传统端到端方案，为通用机器人提供了更可靠的路径。
一家名为Yueban的中国公司推出了一款名为Xiaoban的自动驾驶马桶，它通过激光雷达和传感器导航到用户身边，并处理清洁和废物处理，旨在帮助行动不便的人士。
一个行李箱机器人使用真实气体传感器，根据检测到的烟雾实时调整LLM采样器参数（temperature, top_p, top_k），导致机器人的说话变得更为不可预测且无重复。
详细描述了构建一个低成本（<5000欧元）的机器人研究装置，包括工业级机械臂、摄像头和远程操作软件，设计为可放在书桌旁。作者认为，近期可负担的硬件和基础模型方面的进展使得个人现在可以独立进行有意义的机器人研究。
提出幽灵吸引子网络作为闭环序列生成的盆地结构动态解码器，相比大规模Transformer和扩散模型实现了显著的效率提升，同时保持高精度和低延迟。
顶级AI人才正从语言模型转向物理AI，如李飞飞创立World Labs，LeCun加入AMI Labs，以及Aether AI专注于因果世界模型，旨在构建能理解机制和因果关系的AI系统，应用于机器人和科学发现。
Nvidia Gear Lab的研究人员实现了一个里程碑：8个Codex-AutoResearch代理自主控制一支机器人舰队，在无人干预的情况下完成了一项物理世界任务，展示了自我改进的能力。