高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0
高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0，该模型仅依靠人类行动数据即可让机器人学习全身协调，数据采集效率约为主流方法的3.4倍，真机任务成功率提升22.5%。
推荐理由：无本体采集让机器人学习效率提升3.4倍，全身协调能力突破局部动作瓶颈，为开放场景任务提供新路径。
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量子位精选AI 评分8585
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 WeVisOne-VL: 从目标到像素的统一视觉感知
WeVisOne-VL 是一种强大的视觉语言模型，通过结构化下一词预测统一了目标级和像素级感知能力。该模型支持多种视觉任务，包括目标检测、指代定位、计数、OCR、分割和matting，能够在用户指定的任何粒度上进行定位，从点到框再到mask和alpha mattes。
推荐理由：通过结构化下一词预测统一目标级与像素级感知，WeVisOne-VL 在30多个基准测试中领先，为VLMs迈向可靠感知系统提供新路径。
NVIDIA Blog精选AI 评分8383 NVIDIA发布Cosmos平台新工具，支持训练、评估和部署世界模型
NVIDIA扩展了Cosmos平台，新增训练工具、仿真检查点和Cosmos Data Factory蓝图，帮助开发者构建物理AI系统的世界模型。平台提供多模态数据处理、模型微调和优化工具，并已应用于自动驾驶、工业检测等领域。
推荐理由：从数据工厂到模型训练再到部署，NVIDIA Cosmos构建了完整的世界模型开发流水线，工业应用已开始验证其价值。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Agentic World Action Models 论文发布
Zhuoyang Liu等人提出AW-0框架，将代码规划与视频、动作预测整合为三个耦合的生成流，在RoboTwin 2.0和双臂操作任务中表现优于VLA和WAM基线模型。
推荐理由：AW-0框架首次将代码规划与视频、动作预测耦合，为机器人提供了可复用的技能库，弥合了预测与执行间的鸿沟。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 ALPS: 用于世界模型的视觉状态编码器
研究人员提出ALPS，一种预训练的视觉状态编码器，能够统一物理状态信息、原生语言对齐和像素重建三种能力。在LIBERO评估中，ALPS在ViT-B模型中实现了最低的聚合状态探测误差，同时保持了强大的语言对齐和准确的像素重建能力。
推荐理由：ALPS通过统一物理状态、语言对齐和像素重建三种能力，为世界模型提供了更全面的视觉基础。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 AOV-GS: 基于3D高斯溅射的主动开放词汇语义映射
Rodion Shkokov提出AOV-GS系统，使用冻结的SAM和CLIP模型引导机器人探索，构建支持开放词汇语义查询的3D地图。在Replica和Matterport3D数据集上，该方法相比纯几何主动规划提升了语言场mIoU 1.3-1.8个百分点，同时保持新视角PSNR相当。代码已公开。
推荐理由：冻结基础模型引导机器人探索，无需人工标注即可构建开放词汇语义地图，提升语义查询能力。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 训练整个智能体，而非仅训练模型
研究人员提出HarnessAdapt-RL方法，在强化学习过程中同时训练智能体策略并适应其工具链。在9B基础模型上，该方法在SWE-bench Verified、Multilingual和Pro基准上分别比GRPO提高9.8、12.6和6.4个百分点，优于人工设计的OpenHands工具链。机制级技能的提升在评估后移除仍能保持，但部署时移除工具和 hooks 会损失最多7.7个百分点性能。
推荐理由：训练智能体时同时优化模型与工具链，比单独训练模型提升近10个百分点，但部署时需移除部分技能以保持性能。
量子位精选AI 评分8181 千诀科技发布预测式世界模型Polibrain
千诀科技在2026物理AI与世界模型大会上发布预测式世界模型Polibrain，该模型专注于物理规律理解而非画面预测，已在四足、人形、轮式、双臂等机器人形态上开展适配。Polibrain通过多项式表征和因果记忆机制，实现跨本体智能能力复用，为不同形态机器人提供共享的智能大脑。
推荐理由：不堆画面预测，专注物理规律与跨本体复用，千诀Polibrain为机器人提供共享智能大脑。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7575 Evolving Agent Interfaces：让智能体自主进化计算机使用界面
研究人员提出Agent S4，一种自主计算机使用科学家，能从任务经验中构建进化型智能体界面。在OSWorld V2测试中，使用Qwen3.8-27B和进化界面的Agent S4达到21.3%二进制分数，是相同模型固定界面的3.8倍，性能超越GPT-5.5(13.0%)和Claude Opus 4.8(20.6%)，且成本仅为两者的4.3%和1.5%。
推荐理由：让智能体自主进化界面设计，比固定接口提升3.8倍性能，且成本仅为GPT-5.5的4.3%
arXiv · cs.RO精选AI 评分7070 多视角潜在动作预训练用于跨具身机器人视频学习
Oliver Hausdörfer提出一种多视角潜在动作模型(LAM)，通过交叉注意力解决深度和遮挡问题，将同步多摄像头视图压缩为潜在动作。实验表明，双视角LAM预训练将真实6D动作解码准确率提高17%，下游策略成功率提升13.5%，单次跨具身学习即可实现技能迁移，硬件实验中成功率提升20%。
推荐理由：多视角潜在动作预训练将6D动作解码准确率提升17%，证明视频与机器人数据互补且任务依赖性强。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 SolarRenderer: 少步生成式参考渲染
研究人员提出SolarRenderer，一种结构条件视频渲染器，通过冻结MiniMax-H3 33B主干模型并使用两个轻量级LoRA适配器，实现了四步渲染，比50步采样快12.3倍。该模型在136K帧对齐语料上训练，可在16种结构表示上达到最先进结果，并能泛化到11种未见表示，包括姿态骨架、绘图和点云。
推荐理由：四步渲染比传统方法快12.3倍，同时保持对11种新结构表示的泛化能力，为实时视频生成开辟新路径。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 Sage-A1.5：从长周期执行到科学探索的能力组合模型
Sage-A1.5是一个35B参数的混合专家智能体模型，在A1基础上通过自适应能力组合提升长周期问题解决能力。该模型具有三大改进：智能体编排、验证和开放科学发现，支持任务分解、并行协作、进度检查和策略修订，并能进行探索性科学研究。
推荐理由：通过能力组合实现长周期任务执行与科学探索，Sage-A1.5展示了智能体协作与验证的新路径。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7070 LaLa-World: 通过自然语言动作扩展潜在世界模型
研究团队提出LaLa-World，一种语言条件潜在世界模型，通过语言描述数值动作和视觉变化，实现跨域学习。该模型在MPC规划性能上优于现有LWM，训练成本降低6倍，推理速度提高13.9倍。基于此的LaLa-Policy在LIBERO和RoboCasa上与Cosmos Policy竞争，推理速度提升5.5倍。
推荐理由：用语言描述动作和视觉变化，让单一预测器跨域学习，6倍降低训练成本仍保持规划性能。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 State World Models: 执行规则，生成像素
研究人员提出Stateful Harness框架，将世界状态演化与视频渲染分离，构建了WorldState-Bench基准测试。在50组反事实双胞胎对测试中，完整框架使模型在隐藏状态下遵循规则的能力达到92%，远高于单独视频模型的32%。
推荐理由：将世界状态演化与视频渲染分离，使模型在隐藏状态下遵循规则的能力从32%提升至92%，为具身智能交互提供了新思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 Ropedia W0: 利用人类经验扩展跨具身体的运动-操作世界模型
研究团队提出Ropedia W0，首个涵盖人类和多样化机器人的运动-操作世界基础模型。该模型基于Xp-Data数据集（包含1万小时人类第一视角数据和3千小时机器人数据）和统一的多模态注释，通过统一运动学表示编码运动和操作。在五个跨具身基准测试上达到最先进性能，并支持实时长时间运行，可用于VR交互、策略评估和基于模型的规划。
推荐理由：通过统一运动学和投影骨架表示，首次实现跨人类和机器人的世界模型，为具身智能决策提供新基础。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 WorldStream: 通过分层规划和持久状态实现流式交互3D世界
研究人员提出WorldStream，一种开放式的3D世界模型，具有三个同时实现的能力：扩展可玩地形超越任何预定义地图、在运行世界中响应开放式语言指令、恢复访问地点及其编辑状态。
推荐理由：通过分层规划和持久状态实现无限扩展的3D世界，突破预定义地图限制，为开放世界交互提供新思路。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7070 AgenticRoboRL: 将编码智能体后训练引入具身机器人
研究团队提出AgenticRoboRL框架，通过监督微调和多轮强化学习对机器人规划器进行后训练，在LIBERO-PRO上将9B参数规划器的成功率从18.1%提升至71.0%，接近Codex(GPT-5.5)水平。该框架通过特定适配器连接记录的规划器交互与任务结果，支持不同执行机制。研究团队将发布框架和训练好的规划器检查点。
推荐理由：通过后训练将9B参数机器人规划器成功率从18.1%提升至71.0%，接近Codex(GPT-5.5)水平，证明后训练对机器人规划器有效。
量子位精选AI 评分8585 VAST开源实时世界模型EdenLive，单RTX 5090显卡720P超24FPS
VAST开源实时世界模型EdenLive，在单张消费级显卡Nvidia RTX 5090上、720P条件下，5B模型生成速度超过24FPS，支持分钟级连续生成。该模型实现了任意参考输入、任意画风生成和长时连续运行，开放了模型权重、推理代码、技术报告和端到端Demo。
推荐理由：EdenLive实现了单消费级显卡上的实时世界模型生成，为交互内容提供高质量视觉渲染。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7575 Ropedia W0: 利用人类经验扩展跨具身智能体的运动-操作世界模型
研究团队提出Ropedia W0，首个涵盖人类和多样化机器人的第一人称运动-操作世界基础模型。团队整理了包含1万小时人类数据和3千小时机器人数据的Xp-Data集，采用统一的运动学表征编码运动和操作。该模型在五个跨具身基准测试上达到最先进性能，支持实时长时间推理，并在具身决策应用中展示实用性。
推荐理由：通过统一运动与操作表征，首次实现跨具身智能体的世界模型，为具身决策提供新基础。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 ACE-Brain-0.6: 扩展空间感知以强化物理基础模型
研究人员开发了ACE-Brain-0.6模型，通过结合机器人操作记录和多样化视觉数据的数据流水线，在约150万样本上微调Qwen3.5-9B。该模型在七个公共空间定位基准中的四个上超越GPT-6 Astra，平均得分为75.41，比Astra的73.68更高。研究显示，通过多样化来源的可验证定位监督可增强开放9B模型的空间感知能力。
推荐理由：通过150万样本训练的9B模型在空间感知基准上超越GPT-6 Astra，验证了多样化数据对具身智能的强化作用。