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卷土重来的豆包手机，把隐私问题解决了吗？
2025 年 12 月 1 日，搭载豆包手机助手技术预览版的努比亚 M153 以工程样机的形式少量发售，定价 3,499 元，很快售罄。官方演示中，它可以根据一篇种草笔记寻找商品、跨平台比价，也能整理旅游攻略、在地图中标记餐厅，再根据行程继…
对话上海交大杨理欣：为什么机器人需要一条「三维时间轴」
机器人会倒水，却可能在放下瓶子后忘了刚才倒过哪一瓶。会执行动作，不等于知道任务该如何推进；机器人还需要把任务意图、行动历史与世界变化连成一条三维时间线。 这类失败不完全是抓取精度问题。今天的视觉—语言—动作模型（Vision Languag…
45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店
上海吴江路的一家 DQ 门店里，站着一个白色的机器人，它很高，身体覆盖着大面积白色外壳，两条很长的机械臂垂在身体两侧，末端是一双几乎和人手一样大小的五指灵巧手，为了做冰淇淋，两只手外面还套了一层透明的食品级手套。 它的面前还是 DQ 店员原…
399 美元买一只会摔跤的鸭子，Hugging Face 赌的是机器人的「刷机时代」
399 美元，买不到一台替你叠衣服、收拾房间的人形机器人。 但可以买到一只鸭子。 它只有 25 厘米高，走起路来摇摇摆摆；脑袋和身体一共装了 15 个电机，嘴巴可以张开，把地上的小东西铲起来。它会坐下、站起、踢球、滑旱冰，也可以从多种常见摔…
星海图赵行：机器人的下一次 Scaling，不只发生在预训练
机器人抓起一个商品，只能说明它会做一个动作。展台上的机器人完成一次抓取，与它进入前置仓持续接单、拣选和打包，是两种不同的考验。 前者可以被压缩成一条成功轨迹，后者却要求机器人理解订单、定位货架、自主导航、处理随机摆放的商品，还要在多机协同时…
智元为什么突然成了机器人运动会的「奖牌收割机」？
8 月 26 日晚间，为期五天的第二届世界人形机器人运动会在北京闭幕，来自 16 个国家的 666 支队伍、2,056 台机器人参加了本届运动会。 究竟哪一支队伍更强？奖牌榜说了算。本届人形机器人运动会上，共诞生了 50 枚金牌、49 枚银…
ACE-Data-0 开源背后：我们和大晓机器人聊了聊具身数据的下一步
机器人看视频就能学会一切？那你就太高估它了。 比如生活中最简单的场景，从桌面拿起水杯。这件事人类几乎不需要思考；对机器人而言，却是一条由感知、移动、抓握、接触、物体状态变化和任务记忆共同组成的长链条。 视频可以告诉模型「拿起水杯」，但手指在…
模型之外，Ego2Robot 让数据处理管线当回主角
一台机器人在固定桌面上完成任务，和换了桌布、改了光照、挪了相机位置之后仍然做对，是两种完全不同的能力。前者说明策略已经收敛，后者才决定它能不能走出实验室。 众所周知，机器人遥操作天然比人类中心视频慢、贵。而此前工作仅在小规模单任务上验证过「…
上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action：把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA
VLA 模型可以把图像和语言指令转换成机器人动作，训练的过程中，研究人员通常只评价机器人的动作像不像专家。至于机器人的动作会怎样改变物体、空间关系和任务状态，通常没有被明确交给模型学习。短任务可能掩盖这个缺口；一旦任务变长，或者视角、背景和…
中美韩三篇具身智能体力作，串起机器人 Agent 的现在与未来
近期，随着 Anthropic 发布报告，具身智能的牌桌上坐满了所有能叫出名字的大语言模型巨头。 Anthropic 在 2026 年 7 月发布了一份独特的实验报告《Claude plays robotics》。他们直接把 Claude …
机器人学新忘旧？港大、原力无限等团队用真机给 VLA 做了一场压力测试
机器人的神经网络中，有个由来已久的问题：灾难性遗忘。 今天机器人学会了整理餐具，明天又学会了叠毛巾，后天学会了打包纸箱。等多个任务都学完之后，再回到第一个任务，它可能就退化到像没学过一样，不知道如何处理。对于家庭、工厂这些场景而言，学新忘旧…
杨立昆点赞，浙大孙俊涵、清华赵昊等提出 INTACT：免去 JEPA 世界模型的「搜索税」
世界动作模型的核心在于，先预测「下一步发生什么」，并为其设立目标，再让机器人看一眼目标，自己决定执行的每一步该做什么。 然而当前的主流方案有一个别扭的设计：训练时，模型学会「给定当前画面和动作，预测接下来发生什么」；部署时，控制器却从随机噪…