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Mistral AI 推出機器人導航模型，進軍實體 AI 領域
Mistral AI 正式進軍實體 AI 市場，發布了一款全新的機器人導航模型。此舉緊隨該公司近期與多家歐洲大型工業企業簽署的戰略合作協議。
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MoWorld 實現 50FPS 與 70% 成本削減，推動世界模型發展
MoWorld 推出了一項世界模型解決方案，實現了 50FPS 的推論速度並降低了 70% 的營運成本。該項目已獲得包括華為與聯想在內的多家產業巨頭投資。
RoboDojo：具身智能的全新評測基準
RoboDojo 作為具身智能的全新高難度評測基準正式發布，揭示了人類與當前 AI 模型在物理任務執行上的巨大差距。測試顯示，即使是最先進的模型在處理具身任務時，距離人類水平仍有顯著落差。
螞蟻集團發布開源 Lingbot-VLA 2.0，賦能機器人視覺語言模型
螞蟻集團發布了 Lingbot-VLA 2.0，這是一款經過 60,000 小時數據訓練的開源視覺語言動作模型。該模型旨在與超過 20 種不同類型的機器人平台兼容。
利用 Isaac GR00T 簡化人形機器人開發流程
NVIDIA Isaac GR00T 透過提供統一的工作流程，解決了人形機器人開發過程中碎片化的問題。它協助開發人員更有效率地從初步建置過渡到特定任務的技能開發。
Ant Group 發表突破性機器人視覺技術，解決透明物體識別難題
Ant Group 旗下的具身智能部門 Robbyant 發布了 LingBot-Depth 2.0 與 LingBot-Vision 模型。這些模型旨在協助機器人精確感知並繞過玻璃、鏡面及其他透明物體。
LingBot-Depth 2.0 在遮蔽深度基準測試中達到 SOTA
LingBot-Depth 2.0 引入了感測器有效性遮蔽技術，針對 RGB-D 相機的特定故障分佈進行模型訓練。透過專注於透明表面和無紋理區域等真實感測器限制，該模型在 8 個基準測試中的 7 個表現優於現有方法。
NVIDIA 與 Hugging Face 擴展 LeRobot 開源機器人生態系統
NVIDIA 與 Hugging Face 合作為 LeRobot 平台引入了新的機器人模型與開發框架。此舉旨在透過共享數據、模型與驗證工具，降低物理 AI 開發的門檻並加速創新。
首個空間原生具身視覺基模正式開源
螞蟻靈波發布了首個空間原生具身視覺基模。該模型顯著提升了機器人對三維空間環境的感知與理解能力。