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近日，Manifold AI流形空间登顶机器人学习基准RoboDojo榜单（Agent Track），超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.。其 WorldScape R²SI系统超过GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7等模型，位列总榜第一。
好家伙，连波士顿动力的前高管，都被一台中国机器人硬控了。
机器人已经能跑、能跳、能翻跟头，但真要让它拿起一颗鸡蛋、拧紧一颗螺母，事情就没那么简单了。
Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine指出，机器人尚未进入稳定缩放阶段，应以先验知识、有效决策循环和多样化数据提升泛化与可靠性，并在找到真正可规模化的技术后扩大投入。
新加坡国立大学、清华大学、北京大学等七所高校联合开源世界动作模型 OpenWAM，由 OpenWAM-Infra 模块化基础设施、OpenWAM-Study 受控实验与 OpenWAM-α 大规模预训练基座模型组成，整合视频生成的世界动态先验与机器人动作学习，在多个仿真基准和真实机器人平台上验证了机器人预测环境变化并执行动作的能力。
诺因（Knowin）发布生成式学习框架GLOW，在RoboDojo、LIBERO-Pro、Embodied Arena三大具身智能榜单斩获第一，性能显著超越GPT-6，其原生自回归架构、Harness闭环反馈系统与RSI递归自我改进机制共同推动机器人实现"一教就会"的个性化家庭服务能力。
专注于收集人体运动数据以训练人形机器人的AI机器人初创公司Mecka AI，即将完成由红杉资本领投的新一轮融资，估值约为5亿美元，该公司通过付费让人们佩戴传感器记录日常任务来获取机器人训练所需的真实世界数据。
给生成模型引入仿真，补上难以获得的声音感知。
数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？
在JDDiscovery-2026京东全球科技探索者大会上，智元、智平方、鹿明机器人、逆矩阵科技与京东探索研究院围绕"具身智能走出Demo"展开圆桌讨论，指出机器人从Demo走向真实落地的核心瓶颈已从单点模型能力转向数据、反馈闭环与系统能力，并认为GPT-6 Astra代表的语言模型上限及物理AI基座模型的构建将推动具身范式发生重大变化。