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RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）关注系统能否不断发现自身短板、获取新经验，并用新经验提升下一轮表现。然而，当前的具身系统仍高度依赖真机试错和人工决策。
在电子产品装配线上，将连接器插到主板上，看似简单，却要求在有限的生产节拍内准确、稳定地完成。面对零点几毫米的接口间隙，细微偏差就可能让连接器卡住，造成装配失败或零件损伤。
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。
让每一次交付都成为下一次部署的技术积累。
机器人操作的「考卷」，需要为灵巧手重新出一份了。
复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身自进化框架RoboSkill，通过触觉反馈确认物理状态并积累、复用含代码的Skill，减少机器人Agent重复探索与推理，缩短任务执行时间。
如果让 GPT、Claude、Gemini 直接指挥机器人干活，谁更靠谱？
OpenAI虽未公开披露其具身数据供应商，量子位根据公开报道和业内线索将Maxinsights列为可能对象；该公司已交付超200万小时数据，并为Dyna-2、GENE-26.5提供第一人称数据，ARR连续多月达到或接近1亿美元。
今日，无界动力正式发布并开源 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座，横扫 LIBERO-Plus、LIBERO-Pro、RoboCasa GR1、Bench2Dex、RoboTwin 2.0 和 RoboDojo 真机榜。
「小狗，去找你的好朋友瓦力，打个招呼。」收到指令，机器狗立马朝瓦力走去，主动打起了招呼。