Unitree@UnitreeRobotics
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Skild AI@SkildAI我们训练了一个机器人踢足球。 怎么做到的？在虚拟世界杯中通过自我对弈训练了 140 年。 来认识一下 #Messinator：
- Skild AI@SkildAI
Figure@Figure_robot观看 Helix 2.5 在 30 个家庭中连续工作整整 4 小时，且无需额外训练。
- Figure@Figure_robot
今天我们发布 Helix 2.5 我们在湾区租了 30 套住宅。机器人到达时没有经过额外训练，就开始做有用的工作
- Skild AI@SkildAI引用NVIDIA Robotics@NVIDIARobotics
@SkildAI's new S1 robot foundation model helps robots learn previously unseen tasks from a single video demonstration. 🤖 See how NVIDIA technology supports S1 from training and simulation to real-world deployment. Learn more ➡️ https://nvda.ws/4r29k7E
- Figure@Figure_robot精选
研判 Figure 与 Nscale 合作部署最多 10 万块 NVIDIA Vera Rubin 平台 GPU，初始承诺 35 亿美元、计划扩至 60 亿美元以上，反映人形机器人训练对算力的资本投入规模正在上升。
Apptronik@Apptronik引用Google DeepMind@GoogleDeepMindWe sat down with Apollo 2 to talk about what it's really like running on Gemini Robotics 2. 🤖
Tesla Optimus@Tesla_Optimus手部岗位开放，欢迎加入 https://www.tesla.com/careers/search/?query=Optimus%20Hand&site=US
引用Yoda@teslayoda🫶Tesla posts new Optimus hand job.
Physical Intelligence@physical_int与 @nvidia 的新工作：完全在世界模型内部评估机器人策略。策略执行动作，模型想象后果，而想象出的评估能预测真实世界的结果。🧵 真实 rollout 与世界模型 rollout 并排对比📷
- Physical Intelligence@physical_int引用Ryan McGuire@r_mcguire
https://alephsurgical.com/blogs/research-preview
- Tesla Optimus@Tesla_Optimus
- Tesla Optimus@Tesla_Optimus引用Robotaxi@robotaxi
In formation
- Physical Intelligence@physical_int精选
研判 π0.7 在无叠衣数据的情况下控制新机器人完成叠衣，并可通过语言指导学习使用新家电，说明单一模型对未见任务与硬件的泛化边界有所扩展。