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近日，由清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM，登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，成功率与过程分双双位列榜首，成绩超过VLA-DM0.5等同期方案。同时，LoopWAM在仿真榜单RoboTwin 2.0和RoboCasa365上同样取得SOTA表现。
具身智能最近又多了一张榜单，而排在第一的，还是一个熟悉的名字：原力灵机 DM0.5。
单科冠军不够，具身智能落地需要没有结构性短板的底座
一觉醒来，机器人大脑的SOTA，易主了。
一项机器人拼搭长城的展示火爆全网。从彩排现场的照片来看，围观者已经里三层外三层。原力灵机联合阶跃星辰，用 6 台机器人挑战 15 小时连续作业，搭建完成一座包含超 8 万个零件的长城模型 —— 最小组件不到 1 厘米宽，成品长 3.5 米、宽 1.5 米、高 1.1 米。其中 4 台桌面机器人负责精细零件的拼装，2 台轮式机器人 Apex 负责将拼装完成的组件运输、组装。
今天的原力灵机开发者大会上，这家公司就把新一代具身基础模型DM0.5端上了桌。 往前，它能接住数据飞轮；往后，它连着开发者平台与真实场景，可以说是后续一切落地动作的底座。
今天原力灵机正式发布的 DM0.5 往前推进了一步。它不只是继续提高某些固定任务上的表现，而是围绕真实世界里的泛化问题做了一次系统突。 如果深入分析，就会发现 DM0.5 这几个核心提升，都是想解决一个问题：如何让具身模型从可控环境里的能力演示，走向开放环境里的稳定执行。
Generalist AI的GEN-1热度，仍在发酵。
当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。
昨天上午，有幸受邀参加了一场具身顶流华山论剑活动。