Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型美国机器人界掌管demo的神，Figure，冷不丁又出一拳！
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6301 点击 2026-01-29 11:05
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美国机器人界掌管demo的神，Figure，冷不丁又出一拳！
提供软件支撑OpenAI 等公司语音、视频及实体 AI 模型的初创企业 LiveKit，在一轮融资中筹集了 1 亿美元，公司估值达 10 亿美元。LiveKit 的软件和网络运行着利用语音、视频以及所谓物理 AI（应用于机器人技术等任务）的人工智能模型。
2025年，风光无限的机器人们在Demo中大秀绝活，从叠衣服、工厂和物流站分拣包裹，到零售店卖货……它们忙碌的身影存在于各种各样的场景中。但回到现实世界，具身智能真正参与的生活和生产环节，却少之又少。
人人都在夸智能体有多强，但真正的生死考场从不是Demo现场，而是几亿金额、零容错的招标采购。英伟达和OpenAI才刚喊口号，但这家AI已经先走了一步，趟过落地的深水区了。
还记得那个穿着「Lululemon」紧身衣、主打温柔陪伴的家用人形机器人 NEO 吗？
昨晚夜里快12点，AI视频公司PixVerse毫无预兆的发了一个项目。PixVerse R1，下一代实时世界生成模型。这玩意你看文字，可能不是很好理解，我直接放一个官方的demo视频，大家的感觉应该会强一些。
今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”， 梁文锋再次出现在合著者名单中。
哈工大、鹏城实验室、新加坡国立、复旦、北大联合发布了一篇重磅综述《AI Meets Brain: A Unified Survey on Memory System from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents》，首次打破认知神经科学与人工智能之间的学科壁垒，系统性地将人脑记忆机制与 Agents 记忆统一审视，
CaveAgent的核心思想很简单：与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照，不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
现实世界不是 demo，人形机器人该如何进入真实世界？