从失败到可学习世界：面向导航智能体的策略条件环境生成
研究提出"策略条件环境生成"方法，面向导航智能体，从失败案例出发生成可学习的世界。论文链接已公开。
#具身智能
X · AKAI 评分1212
X · AKAI 评分2222 Embodied Turing Machines：面向机器人递归自我改进的状态化代码论文
一篇题为《Embodied Turing Machines: Stateful Code for Robot Recursive Self-Improvement》的论文发布，提出用状态化代码实现机器人的递归自我改进。论文链接已随附公开，具体方法与实验结果尚未披露。
量子位AI 评分7171 Aether AI 发布 CRIS-0 机器人系统，0.2 秒急停、2 秒内重规划
Aether AI 公布因果智能机器人系统 CRIS-0 的官方 Demo，机器人在关闭微波炉门时遇人手突入可 0.2 秒急停，咖啡制作测试中平均 2 秒内识别因果变量变化并重规划，10 次随机扰动实现 9 次有效恢复。
量子位AI 评分6262 星动纪元VPP2登顶RoboDojo仿真榜单，开源世界动作模型
星动纪元自研的世界动作模型VPP2登顶RoboDojo仿真榜单，综合平均成功率32.26%、平均得分39.26分，两项指标均列第一，领先GPT-6-Astra的22.48%和28.97分。
量子位AI 评分6666 MirroS发布AgentGarten：代码造世界加扩散渲染，智能体边玩边进化
MirroS团队发布AgentGarten，把可执行代码环境与实时神经渲染器连接，以超过30 fps的吞吐让智能体持续与世界交互。在重做的捉迷藏实验中，躲藏者第4轮学会搬挡板搭掩体，搜寻者第10轮掌握借坡道翻墙，而OpenAI 2019年同类实验分别经历约2500万局和约1亿局。
量子位精选AI 评分7878 斯坦福HomeBody让GPT-6 Astra接上宇树G1进厨房干活
斯坦福团队推出HomeBody项目，让GPT-6 Astra接入宇树G1，机器人先探索陌生厨房，再按语言指令收拾物品、丢纸盒，甚至从视野外找到药并递给人。系统分三步：先逛一圈记录相机画面、激光雷达和关节姿态形成空间记忆，再用Isaac Sim搭建数字厨房并做Real2Sim对齐，最后Astra结合画面、地图和记忆调用导航、抓取、放置、开抽屉等技能。
选题角度：斯坦福HomeBody项目用GPT-6 Astra调度宇树G1进厨房收拾，可拆解三步流程和技能调用机制做科普。
The DecoderAI 评分6666 斯坦福与 Caltech 用 GPT-6 Astra 直连机器人整理陌生厨房
斯坦福和 Caltech 研究人员构建了 HomeBody 系统，让 Unitree G1 机器人自主导航陌生厨房、整理物品并从抽屉取物。
量子位精选AI 评分7878 Skild AI 用自我对弈训练人形机器人 Messinator 踢足球
美国具身智能公司 Skild AI 展示人形机器人 Messinator，在 NVIDIA Isaac Sim 搭建的虚拟足球场中通过强化学习和 self-play 自我对弈 140 年，学会带球、护球、抢断和倒地起身，并迁移到真实机器人上完成射门。
选题角度：原文给出虚拟足球场自我对弈140年的训练设定和机器人带球射门演示，适合做效果对比或玩法解读。
量子位AI 评分5858 诺因发布GLOW技术报告：机器人一次教学即可跨场景复用任务
诺因（Knowin）9月24日发布面向通用具身智能的生成式学习架构GLOW技术报告，核心是让机器人通过人类一次完整操作学会任务并跨物体、跨环境、跨任务复用。
量子位AI 评分4040 灵初智能 Psi-R2.5 改进数据质量与人机数据对齐方法
灵初智能在十万小时级数据基础上推出 Psi-R2.5，通过逆向使用世界模型 Psi-W0，从真实机器人数据生成对应人手操作数据，构建动作时序逐帧对应的强配对数据，用于训练端到端转换器。该模型还探索 In-Context Learning，让示范视频无需重新训练即可作为任务提示。手机盒装配任务经人工参与与强化学习后训练，成功率约 99%，耗时 1-2 个工作日。
量子位AI 评分6060 刷视频也能教会机器人干活：1200亿tokens人类动作预训练，误差按幂律下降
亮源新创9月21日发布技术博客，披露Light-O1的人类动作预训练规模从37.5亿扩展到1200亿tokens（约10万小时人类动作），在第一视角人类数据、公开机器人数据和自研人形机器人数据上适配后，动作预测误差、全身姿态误差和腕部位置误差均随规模扩大持续下降并呈幂律趋势，官方称之为迁移缩放定律。
量子位精选AI 评分7878 Robocurve 发布 RoboHarm 基准：GPT-6 Astra 在 97% 危险任务中尝试执行
第三方公益机构 Robocurve 发布机器人安全基准 RoboHarm，把 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 MolmoAct2 接入同一套双机械臂机器人，测试刺伤类人生物、加热压缩气体、制造有毒烟雾等五类危险任务，每个任务重复 20 次。
选题角度：第三方机构把多个前沿模型接入真实机械臂做危险任务测试，公开了完整视频和数据，适合做效果对比与安全争议讨论。
The DecoderAI 评分7171 RoboHarm 新基准测试：GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 操控机械臂时几乎不拒绝危险指令
Robocurve 发布 RoboHarm 基准，测试 AI 模型在操控机械臂时是否会拒绝危险指令，结果大多数情况下不会。研究用 I2RT-YAM 机械臂测试 Anthropic 的 Claude Fable 5.1、OpenAI 的 GPT-6 Astra 和 Ai2 的 MolmoAct2，每项指令 20 次尝试、共 300 次试验并由人工评审。