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Physical AI的下一轮Scaling，为什么是Physics？
近日，厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果:世界动作模型 PrismWAM，以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
机器人梦寐以求的“GPT时刻”，会不会就是GPT本身？
OpenAI 公布的结果中，Astra 在测试模型三维建模能力的 BenchCAD 上达到 95.9% 的几何重合率，可以根据多视角图片生成 CAD 代码;
AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
一家成立仅三个月的公司，亮出了自己的首款通用物理快系统，Simate-beta:展示记忆、长程任务、精细操作与任务适应能力，并据公司披露，登顶RoboDojo。
王兴兴低估了AI，梁文锋开始重估机器人
最懂机器人有多难的人，重新估计了AI进步的速度;最相信通用模型的人，提前开始为AI寻找身体。不到两个月，王兴兴把具身智能的时间表往前拨了一次。
如何让机器人出厂就是熟练工
2004年的《机械公敌》里，机器人桑尼已经很像一个真正的“人”。它会观察周围的环境，会理解人的意图，也会在面对复杂情况时判断、思考，甚至做出自己的选择。
万亿参数、千万小时数据、百亿投入下，美国具身智能正加速逼近
近日，一份测试报告在具身智能圈内引发了震动。
物理AI下一站，谁是最大赢家？
宇树科技创始人兼CEO王兴兴在杭州举办的2026世界物理AI大会上表示，物理AI“已显现突破迹象”，具身智能的“GPT时刻”——即机器人能够在约80%的陌生场景中完成约80%的主要任务——或将在1—2年乃至2—3年内实现，较其此前“最长可能需要10年”的判断明显提前。
具身智能“高考”难疯了，人类100分，最强模型12.8
它不只是又一个benchmark，而更像是给具身智能立了一座“珠峰”:42个仿真任务，18个真实机器人任务，30个主流机器人策略同台竞技，覆盖泛化、记忆、精细操作、长程执行、开放语义理解五大能力。
GPT-6之后，具身大模型画地为牢！明年自研预算估计悬了
GPT-6 Astra发布才两个月，GPT-6.2 Astra眼瞅着就要来了。然而具身智能行业还没从上一轮打击中缓过神来。