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Ola-Sem 正式开源版本来了！UniWAM 探索 Human-Robot Co-training 的 Scaling 趋势，实现世界理解、未来预测与动作生成的统一学习，代码与权重全面开源。
机器人界的“劳模”评选，这就安排上了！
大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。
设想这样一个场景：你让机器人把桌上的杯子收进托盘。它已经看到了杯子，机械臂正朝杯子伸过去。这时，旁边的人顺手把杯子挪开了几厘米。
西湖机器人升级通用大脑WR1，采用全球首创的通用大小脑双预训练系统架构，融合WM、VLA与GAE，完成双机器人协同折叠衣物及跨厨房、客厅、卧室的连续自主家务演示。
清华大学智能产业研究院（AIR）的一项NeurIPS 2026录用工作提出高阶动作监督，无需改动策略网络即可约束动作的一阶时序变化，并在OGBench及约1%数据的D4RL实验中提升小样本性能与动作平滑性。
源策未来成立半年后首次系统性公开“全身智能”（WBI）实机成果，展示自研S0全身控制系统与S1模型在宇树 G1、加速进化 T2上的复杂地形控制、自主任务及跨本体验证。
西湖机器人发布通用大脑 WR1，完成全球首次人形机器人灵巧手自主折叠衣物公开演示，并实现从厨房到卧室的跨空间多步骤连续家务作业。
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