#具身智能
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_akhaliq@_akhaliqAI 评分
_akhaliq@_akhaliqAI 评分 LEGO-Anything 用于3D场景重建的编码智能体 论文：huggingface.co/papers/2609.3…
MSFTResearch@MSFTResearchAI 评分 Microsoft Research精选AI 评分 微软研究：将物理AI推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做系统性测量，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：微软对移动操作机器人推理负载的系统性测量，给出端侧、边缘与云端算力取舍的量化依据。
Import AIAI 评分Import AI 463：NVIDIA 用 ENPIRE 让机器人自我改进，中国 1 万卡 GPU 集群
NVIDIA 推出 ENPIRE 框架，让编码智能体自主驱动真实机器人完成策略改进闭环，在 PushT、整理插针盒、用切割器剪扎带等任务上达到 99% 成功率，测试硬件为双 YAM 机械臂加 RTX 5090 工作站。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 用机械手解魔方
OpenAI 训练了一对神经网络，用类人机械手解开魔方。神经网络完全在仿真中训练，使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，并搭配名为 Automatic Domain Randomization（ADR）的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况，例如被毛绒长颈鹿戳碰，说明强化学习不只适用于虚拟任务，也能解决需要高灵巧度的物理世界问题。
推荐理由：OpenAI 用仿真训练加 ADR 让机械手解魔方，可了解强化学习从虚拟任务走向物理操作的一条路径。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 训练出具备前所未有灵巧度的类人机械手
OpenAI 训练出一只类人机械手，能以"前所未有的灵巧度"操控实体物体。该成果展示了机器人手部操作能力的新水平。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 发布八个模拟机器人环境与 HER Baselines 实现
OpenAI 发布八个模拟机器人环境，以及 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均出自其过去一年的研究。这些环境已用于训练可迁移到实体机器人的模型，OpenAI 同时发布了一组机器人研究议题。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 如何让纯仿真训练的机器人控制器泛化到真实环境
OpenAI 的机器人技术让完全在仿真中训练、部署到实体机器人上的控制器，能在执行简单任务时对环境中未预料的变化做出反应，即从开环系统转为闭环系统。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布可在实体机器人上部署的机器人学习系统
OpenAI 创建了一套机器人系统，完全在模拟环境中训练，并部署到实体机器人上。该系统在看过一次任务演示后就能学会新任务。
推荐理由：OpenAI 展示了一套完全在模拟中训练、可直接部署到实体机器人的系统，读者可了解其单次示范学习新任务的能力。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 打造全球首个在仿真中训练、部署于实体机器人的垃圾邮件检测 AI
OpenAI 称已打造出全球首个垃圾邮件检测 AI，完全在仿真环境中训练，并部署在实体机器人上。该 AI 将垃圾邮件检测从数字世界延伸到物理世界。