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新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
天使轮由一线美元基金，智能制造与大模型产业方共同领投；数据集 Xperience-10M 位列全平台数据集榜第 2 名，具身赛道第一名，目前已被多款具身基础模型 Qwen-VLA、MolmoMotion 等采用；多模态采集系统 HOMIE 进入规模化量产交付，新一代系统将于 2026 年 8 月发布。
今年，我们正在打开 AI 自我进化的大门，按下了通往 AGI 的加速键。
AI模型在电脑上预测精度爆表，一到实验室就各种出错用不了？
本文主要介绍来自该团队的最新论文：Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models。
一切可以被设计吗?
卖出了两万台 AI 宠物，ropet 这样复盘 AI 陪伴赛道这一年。
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
做了大量的用户调研后，Ropet团队得到一个重要认知，用户对于AI情感陪伴产品的需求，其实并不是“对话”。