PFN 小鼠尾静脉自动注射机器人 AUTiv 获第12届机器人大奖“日本机械工业联合会 会长奖”
Preferred Networks(PFN)设计开发的小鼠尾静脉自动注射系统 AUTiv 获第12届机器人大奖“日本机械工业联合会 会长奖”,评奖肯定其高精度给药、降低穿刺失误与针刺事故、减轻实验者负担。该系统据称是全球首次实现无麻醉小鼠尾静脉自动穿刺与给药,已向日本国立研究机构、大学和制药企业交付约20台,并决定追加生产。
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Preferred Networks(PFN)设计开发的小鼠尾静脉自动注射系统 AUTiv 获第12届机器人大奖“日本机械工业联合会 会长奖”,评奖肯定其高精度给药、降低穿刺失误与针刺事故、减轻实验者负担。该系统据称是全球首次实现无麻醉小鼠尾静脉自动穿刺与给药,已向日本国立研究机构、大学和制药企业交付约20台,并决定追加生产。
NVIDIA 把面向沙箱智能体的开源零信任运行时 Agent Substrate 捐赠给 CNCF Sandbox,它通过在小规模 worker Pod 池上复用大量会话,实现比标准容器高 10 倍的密度。
中国科学院软件研究所RISC-V基础软件团队用十年时间布局国内RISC-V基础软件生态,自主研发的软件迁移工具已落地openEuler等国产开源操作系统社区,将原本数月的迁移工作量缩短到新手几周即可完成。团队牵头搭建的“源图”开源软件供应链基础设施汇聚3亿多款软件、87亿条关系数据,累计挖出258个隐蔽漏洞,最长提前575天发出风险预警。
Anthropic 与电路板设计公司 Diode Computers 合作,让 Claude Fable 5.2 仅凭简单提示词完成扬声器电话、语音助手中枢和掌上电子宠物三款设备的设计,包括规格、原理图、PCB 布局布线、3D 打印外壳、固件和物料清单,Diode 按设计文件直接制造并组装出可正常工作的原型。
入选理由Anthropic 与 Diode 用 Claude Fable 5.2 从提示词走到可运行硬件原型,展示了模型在电路板布局与制造约束上的进展边界。
百度发布自动化研究系统 ERNIE Evolve,给定明确研究目标后,它会选择研究方向、修改代码并运行实验,只有通过独立评估与评审的改进才会保留,每轮结果用于指导下一轮。
百度发布自动研究系统 ERNIE Evolve,它围绕给定代码仓库、优化目标和评测标准自主修改代码、在隔离环境跑实验,由独立评测与复核决定保留哪些改动。该系统在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun 和 SOL-ExecBench 三项公开任务上均高于基线,其中前两项超过公开验证的最好结果,优化结果已在 GitHub 开源。
入选理由百度公开了自动研究系统在公开基准与自家推理优化任务上的结果,研究者可据此判断自动研究闭环能承担哪类研发工作。
上海交通大学陈海波、王肇国团队与樊春海、王飞团队合作构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置(思源一号),实现自主分子生物学实验操作,成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道。
入选理由AutoDNA 把文献检索、方案设计到仪器执行串成闭环,研究者可据此判断自主实验在分子生物学场景的落地边界。
Exin Therapeutics 披露,OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 连续参与三次活体小鼠脑部手术的解剖标志定位任务,识别 Bregma 和 Lambda 的耗时从 169 秒缩短至 86 秒,定位误差从 0.6 毫米降至 0.3 毫米,人工纠正从 4 次减至 2 次。
苹果研究团队在 arXiv 预印本论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》中披露人形机器人自主控制系统 HALO,并公开数据生成、模型训练与部署代码。
NVIDIA 开源 Aerial 无线软件一年后,其 AI Aerial 与 Sionna 软件的全球开发者采用量增长 10 倍,开源 5G/6G 工具下载量突破 100 万次,逾 8000 家研究和学术机构正在使用。
Ai2 发布开源仿真框架 ToyBlocks,以机械臂和桌面方块构建受控环境,用于机器人学习与评测。它是 Ai2 FoundationWorld 框架的首个受控环境。
Ai2 推出 ToyBlocks,一个开源的仿真桌面环境,用于机器人学习中的受控实验。它让机器人研究者能够对训练数据和模型进行实验控制、运行有针对性的评测,并把失败追溯到具体原因。代码已在 GitHub 开放(https://github.com/allenai/ToyBlocks)。
在 ToyBlocks 中,用户定义诸如堆叠方块序列的高层任务。ToyBlocks 规划如何通过低层技能完成这些任务。 模拟每个规划会生成一个演示,用于训练从传感器观测(包括相机图像)出发行动的模型。
ToyBlocks 让你可以测试这些内容: 📷 与彩色图像相比,深度输入能否改善机器人控制? 🧱 模型能否在未用四块堆叠数据训练的情况下堆叠四块积木? 🔤 模型在规划长任务上的表现如何? 或者设计你自己的评测。
ToyBlocks 包含一个工具接口,可连接前沿模型,让用户用自然语言指挥机器人并尝试任务。 通过摄像头图像和技能调用,研究人员可以研究模型如何搜索、规划和处理错误。
在初步的 ToyBlocks 测试中,ManiFlow、π0.5 和 MolmoAct 2 对新空间配置的泛化表现不佳。 对照实验让我们能够测试训练和模型设计的改动,然后衡量哪些技术能改善泛化能力。
仅在 ToyBlocks 虚拟世界中训练的 Molmo 2 + ManiFlow,在物理机器人上以 15/30 次尝试成功堆叠字母积木拼出一个单词,而在仿真中为 111/200 次。 仿真训练的模型可以成功迁移到物理机器人,但还需要更多试验。
我们希望 ToyBlocks 能推动机器人将所学应用到陌生任务与环境中。 我们正在发布仿真资产、任务与演示生成器、2 个已训练模型、训练代码、评估代码及验证集。 📝 博客:https://allenai.org/blog/toyblocks
Ai2 发布 ToyBlocks,一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架,属于其 FoundationWorlds 系列的第一个环境,可自动生成任务与演示数据,并提供成功率之外的执行速度、施力等评测指标。
入选理由Ai2 把机器人学习的数据生成、训练与评测收进一个可控仿真世界,并公开代码与数据,研究者可据此设计可复现的泛化实验。
Physicl 获 Inovia Capital 领投的 1000 万美元种子轮融资,为世界模型设计者和机器人厂商提供更贴近真实物理的仿真训练数据。公司同步推出 Studio,含 10,000 个 3D 环境和 100,000 个资产,可针对杂乱台面、阴影遮挡等困难边缘场景生成合成数据。世界模型公司 SpAItial 已作为早期客户合作,其最新产品 Echo-3 于上周发布。
上海AI实验室上线实验室操作系统书生·天枢(Sage·LabOS),以书生SCP-Lab为统一设备接口、书生物理世界模型W0驱动机器人操作,打通异构设备执行与实验数据回传科研智能体的链路。
入选理由材料给出自主实验室操作系统的四项能力与临港实验室的干湿闭环验证,研究者可据此判断设备接入与实验闭环的可行性。
很高兴支持 RoboColosseum,这是最大的真实世界机器人基准项目之一!很高兴看到 Unitree G1 被用作 RoboColosseum 人形机器人基准类别的主要本体。
Introducing RoboColosseum An open robot eval initiative by @huggingface @BitRobotNetwork @eaic_sg @DJiafei Access: - 100+ robots (@UnitreeRobotics G1s, @LeRobotHF SO-101s, YAMs, Franka and more) - 140+ in-the-wild scenes - Open rollout data - 10,000 FREE eval hrs Thread ↓
中国科学院近代物理研究所团队提出基于卷积神经网络(CNN)的在线失超探测方法,并研制出人工智能失超探测系统(AI-QDS),实现实时在线监测。在第四代高电荷态ECR离子源HFECR超导磁体励磁试验中,系统在累计超过千次磁通跳跃等强电磁干扰下保持稳定运行。相关成果发表于 Superconductor Science and Technology,初步验证了该方案的可行性与有效性。
研究团队提出 PyRUA-REAL 框架,让由 GPT-6-Astra 等模型驱动的编码智能体把真实世界交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能,用于后续探索与代码改进。在 8 项真实世界任务上平均成功率为 91.1%,在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈如何支持代码改进,以及在不调用在线智能体决策时程序部署的效率与能力。
PyRUA-DataFarm 提出让编码智能体接手遥操作员的工作:智能体接收数据请求和一段目标场景的标定片段后,在仿真中重建任务,编写场景、专家控制器和成功判定器,再由以真实图像为条件的视频模型渲染出同步的多视角视频,用于训练可直接部署到真机的策略。
MIT.nano 于 10 月 5–6 日主办 2026 NEMO 用户会议,65 名来自 25 家实验室和机构的代表参会,聚焦共享科研设施的管理与互联。
大连理工大学化学学院高级工程师张永策将“AI识别滴定实验”概念落地为自制设备,把机器视觉、神经网络与机械操控结合,并开源代码供学生上手。他以此组织智能滴定挑战赛,系列城市赛已扩展至国内13个省份、超百所高校、参与学生超1200人,还为强基班开设专门课程。有学生从零接触AI,一年多后已能借助AI独立提出并实现实验思路。
NVIDIA 发布开源服务 NVIDIA Recovery,作为 DSX OS 的一部分,在集群层面自动检测训练中断、归因故障、隔离节点并重启或停止任务,代码以 Apache 2.0 许可放在 dsx-ai-factory/NVIDIA-Recovery 仓库。
智元携手清华大学、无问芯穹发布群体经验学习范式 CEL,让机器人以同伴的真实作业轨迹为经验来源,在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真实任务上训练的策略全部超过 6 名人类远程操作员平均水平,最高领先 16.7 个百分点。