极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*，以世界模型预测未来状态驱动机器人决策，并实现了持续自我进化，超越π*0.6 实现 SOTA！该模型在叠衣、冲咖啡、折纸盒等真实任务中实现接近 100% 成功率；相比主流基线方法任务成功率提升近 30%；基于超万小时数据训练，其中六成由自研世界模型高保真合成。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
用多样化的任务与公开透明的机制，堵上具身大模型刷榜的捷径。
近日，清华大学深圳国际研究生院的机器人博士团队创办的「知有无界」获得卓源亚洲领投、力合科创跟投的种子轮融资。「知有无界」诞生在清华大学王学谦教授的智能机器人实验室，实现了全球首个船舶具身通用大模型，本轮融资后，「知有无界」将会进一步加快在船坞的商业化落地，并持续进行多代产品的研发。
正式入职小米还不到10天，罗福莉的首篇论文，这就来了！针对自驾与具身操作场景的知识迁移难题，MiMo团队提出并开源了全球首个打通这两大领域的跨具身（X - Embodied）基座模型——MiMo-Embodied。
昨天，全球参数量最大的具身智能多模态大模型——Pelican-VL 1.0正式开源。它不仅覆盖了7B到72B级别，能够同时理解图像、视频和语言指令，并将这些感知信息转化为可执行的物理操作。
近期，Google DeepMind 发布新一代具身大模型 Gemini Robotics 1.5，其核心亮点之一便是被称为 Motion Transfer Mechanism（MT）的端到端动作迁移算法 —— 无需重新训练，即可把不同形态机器人的技能「搬」到自己身上。不过，官方技术报告对此仅一笔带过，细节成谜。
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
近日，前字节跳动 AI 技术专家解浚源在朋友圈官宣加入具身智能创业公司千寻智能，并发布了千寻智能最新披露的 Spirit v1 VLA 演示视频。据悉，解浚源目前任职千寻智能具身智能部负责人，全面负责具身大模型的研发工作。
今天，银河通用机器人发布了端到端具身抓取基础大模型「GraspVLA」，全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的具身大模型，展现出了比OpenVLA、π0、RT-2、RDT等模型更全面强大的泛化性和真实场景实用潜力。
