南洋理工、伯克利、斯坦福、ETH联合发表机器人世界模型综述
这篇综述论文由南洋理工、伯克利、斯坦福等顶尖机构联合发表，系统梳理了机器人学习中世界模型的研究现状。文章定义了世界模型在机器人语境下的核心能力，包括预见性、规划和数据增强，并探讨了其与策略耦合的五种范式，如解耦式管道和统一VLA模型。同时，分析了世界模型作为仿真器的双重角色，为机器人学习领域提供了全面视角和未来挑战。
Genesis AI发布GENE-26.5机器人基础模型，实现从烹饪到钢琴等只有人手才能完成的任务
Genesis AI发布了GENE-26.5机器人基础模型，该模型通过拟人化的机械手和数据采集手套，使机器人能够以人类级别的灵巧度执行复杂任务，如烹饪和钢琴演奏。文章介绍了模型的技术逻辑、数据策略和仿真系统，展示了机器人技术在缩小'具身性差距'方面的重要进展，为构建通用机器人奠定基础。
斯坦福团队利用弹性弯杆创造具有两千万种变形的思考型机器人骨架
斯坦福大学团队开发了‘弹性杆折纸’（RodOri）平台，利用预弯曲弹性杆构建可重构机器人骨架。该系统能在两千万种形态间自由切换，通过手动扭转调整力学性能，如刚度从软到硬，无需电机或芯片。这一创新为软体机器人、自适应装备和可编程超材料领域提供了新突破，实现了更多稳定形态和更自由调控。
北京大学仉尚航团队提出LaST-R1框架，机器人首次实现“边想边做”
北京大学仉尚航团队提出LaST-R1框架，针对当前视觉-语言-动作模型缺乏物理推理能力、适应性差的问题，通过将潜在空间中的物理推理嵌入强化学习优化回路，使机器人能够实现‘边想边做’。该框架同步优化推理表示和动作策略，显著提升机器人在真实环境中的适应性和任务成功率，推动机器人智能向更自主、灵活的方向发展。
港大与复旦联手推出TAMEn实现亚毫米触觉操控与100%复现解决双手机器人数据采集难题
香港大学与复旦大学等机构联合推出TAMEn触觉感知操纵引擎，针对双手机器人在柔性物体抓取、精密装配等高接触任务中的数据采集难题。TAMEn通过视觉-触觉闭环系统，实现亚毫米级精度和100%数据复现率，支持双模式硬件切换和在线可行性校验，有效解决了精度与便携性矛盾、硬件适配难、数据清洗耗时等问题，为机器人策略学习提供高质量数据。
苏黎世联邦理工学院让机器人学会"想象"：零样本部署四足和人形机器人
ETH苏黎世研究团队开发了RWM（Robotic World Model）框架，通过神经网络模拟器让机器人在虚拟环境中“想象”动作，实现零样本部署到真实硬件。该框架采用双重自回归机制解决误差累积问题，使用GRU架构提高预测效率，并结合特权信息训练策略。实验表明，ANYmal D四足机器人和Unitree G1人形机器人能精确执行速度跟踪任务，无需在线微调，显著提升了机器人学习的样本效率和部署安全性。
削皮、切片、探测表面，瑞士团队用扩散场让机器人学会操作曲面物体
瑞士洛桑联邦理工学院团队提出'扩散方向场'方法，利用点云数据和扩散方程为机器人创建平滑的局部坐标系，解决曲面物体操作难题。该方法能实时处理变形物体，集成到遥操作、轨迹规划和强化学习中，提升任务效率和鲁棒性，为机器人处理复杂曲面提供通用解决方案。
95后无大学学历青年自制载人飞机打破世界纪录 获航空国家队认可
这篇文章讲述了95后小伙刘祥强，没有大学学历，却凭借对飞行的热爱和自学能力，在17年间制造了近600架飞行器。他最近成功首飞了自己手搓的喷气式载人飞机，打破了尘封25年的世界纪录，并获得中国航空工业集团等官方媒体的点赞。故事展现了草根创新的力量和坚持梦想的价值，激励更多人投身科技创造。
日本正将机器人王国称号传递给中国
本文分析了日本在人形机器人领域的角色转变。曾经以ASIMO引领全球的日本，如今因本土研发滞后、劳动力短缺和市场增长压力，正大规模引入中国人形机器人进行实际应用。文章通过日本航空试验等案例，揭示了日本如何从‘机器人之国’转向依赖中国制造，并探讨了这一转变背后的产业策略和社会经济因素。
这家公司推出机器人“本体”新形态，探索具身智能发展方向
文章围绕超维动力发布的人形机器人KAI，解析其如何通过极致拟人的体型比例、115个自由度、灵巧手与全身触觉网络，重新定义机器人“本体”，并结合世界模型与第一人称数据训练，探索具身智能真正融入人类生活的路径。
