HOST 讓人形機器人在 29 秒內學會技能
X Square Robot 已開源 HOST，這是一套供人形機器人使用的推論時學習框架。機器人觀看 29 秒的人類示範後，即可重現該技能，據報成功率達 62%。
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具身 AI 最需要高品質資料
博登智能創辦人趙捷指出，具身智能持續發展的核心瓶頸仍是高品質資料。機器人不只要記錄失敗，還要學會人類如何修正錯誤，才能提升實際任務能力。
銀河通用發布新框架，僅需人類影片即可部署機器人
銀河通用推出了一項突破性框架，僅需人類示範影片即可部署機器人。這項創新使機器人能夠在執行任務的同時進行學習與適應。
Universal Robots 與 Scale AI 推出 UR AI Trainer
Universal Robots 與 Scale AI 在 GTC 2026 推出 UR AI Trainer，這是模仿學習的硬體軟體系統。它直接在生產硬體上擷取力道、運動和視覺資料。這彌合了 AI 研究實驗室與工廠現場的差距。
Guidde 獲 5000 萬美元融資 用影片訓練 AI 代理
Guidde 宣布由 PSG Equity 領投的超額認購 5000 萬美元 B 輪融資，用於其 AI 數位採用平台。該平台使用人類專家螢幕錄影的高保真「影片真值」來訓練 AI 代理，捕捉點擊、滾動和 DOM 變更，而非靜態 PDF。這產生用於企業軟體導航的視覺-語言-動作資料集。
MIMIC：可導向內在言語AI模仿框架
MIMIC 透過視覺語言模型引入內在言語，引導 AI 代理模仿多樣人類行為，提升人類-AI 協調。使用條件變分自編碼器從觀測生成言語，並以擴散策略選擇動作。框架支援推理時導向，無需額外訓練，在機器人與遊戲中超越基準。
機器人刷短影音學新技能
自變量推出 HOST 技術，主打讓機器人透過觀看短影音學習新的操作技能。這項概念將機器人家務訓練從人工示範與專門編程，推進到更類似消費內容學習的模式。
AI 使用 BC + HG-DAgger 玩 Resident Evil Requiem
開源專案使用人類示範的行為克隆及 HG-DAgger 精煉，訓練代理玩 Resident Evil Requiem 逃脫序列。處理基於畫格觀測、離散動作、敵人及恢復。分享 GitHub 程式碼，用於時壓導航。
AI 用 BC + LSTM 玩 RE4
AI 使用人類 RE4 村莊遊戲紀錄行為克隆訓練，加上 LSTM 記憶。單敵處理佳，但多敵決策掙扎。提供 GitHub 筆記與 YouTube。
模仿無法教會持續學習
本文主張，LLMs 使用的模仿學習無法實現如 Deep Q-Network、AlphaZero 或人類大腦般的真正持續學習。真正持續學習能建立新知識結構、支援從零開始的開放式成長，並在無專家範例下發明新概念。LLM 討論常將其窄化為記憶問題，可用更長上下文或 RAG 解決。