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欢迎来到具身智能时代：AA-Robotics v0.1 发布
Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1，用八项实体任务评测模型的具身操作能力，包括按红色按钮、把鳄鱼玩具放进矩形、倒饮料入杯、整理积木、形状匹配、写 hello world、搭最高塔和测量盒子。
推荐理由：Artificial Analysis 推出 AA-Robotics v0.1，用八项实体任务横向比较五款模型的具身操作表现。
#具身智能
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Artificial Analysis精选AI 评分6262
蚂蚁 inclusionAI · 新项目AI 评分3030 inclusionAI/BiDex-100
蚂蚁 inclusionAI 发布双臂灵巧操作基准 BiDex-100，覆盖 106 个任务、五大能力维度（Memory、Long-Horizon、Instruction-Following。
NVIDIA Technical BlogAI 评分2222 利用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤
NVIDIA 发布基于 Omniverse 库的 5 步工作流，用于将 CAD 资产转换为机器人仿真所需的 SimReady 资产。该流程遵循 SimReady Foundation 规范，并借助 NVIDIA 智能体技能，完成材质、碰撞几何、关节等物理属性的配置与验证，而非仅做几何到 OpenUSD 的格式转换。
NVIDIA Technical BlogAI 评分3838 The Machines that Make the Machines
NVIDIA 分享了如何训练机器人组装 GB300 测试托盘，并从中总结出关于机器人学习、机械智能与传统工程的经验。GB300 是 Grace Blackwell 超级芯片，为现代基础模型的 AI 训练与推理提供算力，但其托盘组装目前仍依赖全球工厂中的熟练体力劳动。
Anthropic Research精选AI 评分7171 机器人能做什么工作？
Anthropic 发布机器人暴露指数研究，用 Claude 评估现有机器人对 O*NET 约 19000 项工作任务的执行能力。研究发现机器人已能完成美国 74% 的体力任务、占全部工作时间的 34%，但大多限于受控环境；仅 0.3% 的工作任务上机器人具备成本竞争力，若按历史降价速度需 40 年才能升至 10%。
推荐理由：Anthropic 用 Claude 评估机器人任务暴露度，给出可复用的暴露分级与成本对比框架。
Preferred Networks NewsAI 评分1212 PFN、CEATEC2026に出展・登壇
Preferred Networks（PFN）将出展2026年10月13日至16日在幕张展览馆举办的CEATEC2026，展位为X公园5号馆5H206，以“用日本的智能驱动日本的现场”为概念，展示自律搬运机器人“カチャカEvo”实机演示、国产大语言模型PLaMo及各类AI产品与解决方案的落地案例。
Sakana AIAI 评分4040 SAIL：扩展上下文模仿学习
Sakana AI 与东京大学合作提出 SAIL，通过测试时扩展提升基于 VLM 的机器人轨迹生成可靠性：策略 VLM 依据少量成功演示生成轨迹，在模拟器中测试并由评估 VLM 审查视频找出停滞点，再用 MCTS 探索并修正候选轨迹，仅将选定轨迹发送给实体机器人。在六项模拟操作任务中，搜索预算从 1 个候选增至 45 个，平均成功率从 25% 提升至 73%。该工作将在 IROS2026 展示。
Microsoft ResearchAI 评分5858 面向真实世界物理 AI 机器人的推理卸载
微软研究院对移动机器人操作负载做了一项系统测量研究，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 能提升任务表现并延长续航。
Sakana AIAI 评分4242 下一前沿：欢迎 AI 先驱 Jürgen Schmidhuber 加入 Sakana AI
Sakana AI 宣布 Jürgen Schmidhuber 以兼任形式出任首席科学顾问，并参与其递归自我改进（RSI）实验室。他将协助指导 Agent-Native World Models 研发，用于在行动前模拟物理后果，支撑日本制造业与机器人产业。其 1987 年关于递归自我改进与元学习的论文已影响 Darwin Gödel Machine 和 The AI Scientist 等成果。
Preferred Networks NewsAI 评分2222 NEDO K Program「小型無人機の自律制御・分散制御技術の研究開発」において航路の自動生成デモが可能な段階に到達
ACSL与Preferred Networks在NEDO的K Program「小型无人机自主控制・分散控制技术研发」项目中，已实现基于AI的航线自动生成演示。该功能根据任务内容、飞行条件和周边环境生成飞行计划方案，此前航线设计需操作员凭高度经验逐一设定。项目自2025年10月起推进，后续将进行机体实装、真实环境验证及多机协同控制技术整合。
LiveKit BlogAI 评分2222 超越 1:1：用 LiveKit 实现多参与方机器人系统
LiveKit 的 SFU 架构让机器人会话变成 Room，摄像头、模型、操作员和下游服务都只是新增参与方，无需重构传输层。在人在回路数据采集中，机器人、策略、操作员和录制器作为独立参与方共享同一实时会话，观测同时分发，策略动作与人工干预各自独立回传。VLM 可作任务级编排器，按需调用抓取、放置、插入等技能策略，每个技能策略作为独立参与方加入。
Berkeley AI ResearchAI 评分1515 2026 BAIR Graduate Showcase
加州大学伯克利分校 BAIR 实验室展示 2026 届博士毕业生，其研究覆盖机器人、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 等方向。毕业生去向包括高校教职、OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 等机构，部分人正在创业或寻找下一步机会。