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#具身智能
  1. Latent Space78

    Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与机器人长时程自主

    Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了 Dyna-2 世界动作模型，该模型在超过一百万小时人类视频上预训练，可预测未来视频并据此生成机器人动作。

    推荐理由：Dyna Robotics 联合创始人复盘世界动作模型与真实部署，读者可了解机器人数据瓶颈和长时程自主的工程取舍。

  2. Google DeepMind88

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，官方称其在物理理解、代码生成和视觉语义推理上有明显提升，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。

    推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 上的 87% 成绩与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型的实际用法。

  1. Microsoft Research66

    微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航

    微软研究院对移动机器人操作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。

    推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载推理的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。

已经到底了