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当前机器人领域，基础模型主要基于「视觉-语言预训练」，这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是，机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗？我们能预测这种提升吗？
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。
擎天柱靓丽演示背后，是近百号员工每日8小时，疯狂重复固定动作，擦桌子、扮大猩猩等，他们正用体力「喂饱」擎天柱。
在自动化需求中，传统的RPA（机器人流程自动化）主要解决规则明确的重复性任务，在当时是较为主流的解决方案。
ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！ 如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
当机器人也开始找人代班，当一个人类操作一个机器人「入侵」你的生活，你会允许吗？
具身智能赛道的想象力，远比眼前的机器人要辽阔。
全球首款开卖的家务人形机器人来了！
在北京时间凌晨举办的英伟达 GTC 大会上，黄仁勋用一系列人类历史创新的剪影开场，并把英伟达与 AI 创新直接拔高定调为「下一个阿波罗时刻」。除了展示下一代超级芯片 Vera Rubin，黄仁勋还大谈 6G、量子计算，机器人和自动驾驶，同时宣布要投资新的巨头，舞台大屏上英伟达的「合作」对象名单可以说是密密麻麻。