OpenRouter@OpenRouterPerceptron Mk1.5 from @perceptroninc is live on OpenRouter. It is Perceptron's embodied reasoning m…
DịchPerceptron Mk1.5, mô hình suy luận dành cho các tác nhân vật lý (embodied agents), đã được tích hợp lên OpenRouter. Mô hình hỗ trợ đa phương thức bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và khả năng phản hồi bằng các tọa độ không gian.
Rohan Paul@rohanpaul_aiPerceptron released Mk1.5, a 35B embodied-agent model with up to 4.7× faster request completion. 4…
DịchPerceptron giới thiệu Mk1.5, mô hình 35B chuyên dụng cho robot và thiết bị đeo, giúp tối ưu hóa điều khiển mà không cần huấn luyện lại. Cải tiến này giúp tăng điểm MMSearch F1 lên 54.3 và giảm độ trễ phản hồi từ 5.2 giây xuống chỉ còn 1.1 giây.
X Square@XSquareRobotHappy to introduce X-Planner: Event-Structured Task Planning for Embodied Intelligence - a front-end…
DịchX Square giới thiệu X-Planner, công cụ lập kế hoạch dựa trên cấu trúc sự kiện cho robot, sử dụng Staircase Decoding để tối ưu hóa khả năng thực thi tác vụ thực tế vượt trội so với các phương pháp hiện có.
Cùng sự kiện, bài đại diện «X-Planner: Hệ thống lập kế hoạch tác vụ dựa trên cấu trúc sự kiện cho robot thông minh»X-Planner là giải pháp lập kế hoạch mới giúp robot hiểu rõ các bước trung gian trong tác vụ dài hạn, kết hợp dữ liệu đa nguồn và giao diện VLM để tối ưu hóa khả năng suy luận và xử lý lỗi thực tế.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinX: X Square (@XSquareRobot)và tập đoàn Chimelong vừa ra mắt công viên giải trí tích hợp hơn 300 robot Embodied AI, phục vụ du khách tại 7 khu vực từ hướng dẫn, dịch vụ khách sạn đến thi đấu thể thao và tương tác khoa học.
Báo cáo kỹ thuật GLOW từ Noein cho thấy khả năng đột phá: chỉ cần con người làm mẫu một lần, robot có thể thực hiện và tái sử dụng tác vụ linh hoạt trong nhiều môi trường khác nhau.
Dự án RPent đánh dấu bước tiến mới trong việc hiện thực hóa các tác nhân trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện công việc thực tế trong thế giới vật lý thông qua cơ thể robot.
Mô hình Aether 4B của Lexiang, được huấn luyện từ 200 giờ video con người mà không cần dữ liệu robot thực tế, đã điều khiển thành công cặp robot hình người phục vụ tiệc nướng ngoài trời trong hơn 1 giờ tại Thượng Hải.
GPT-Policy là khung làm việc cho phép robot học tập trong ngữ cảnh mà không cần huấn luyện lại, tận dụng VLM để đề xuất hành động và bộ điều khiển để thực thi, giúp tối ưu hóa hiệu suất từ các video hướng dẫn của con người.
Mô hình DM0.5 tiếp tục khẳng định vị thế dẫn đầu khi quét sạch 4 bảng xếp hạng tại RoboColiseum, nâng tổng số chiến thắng lên 6 trên 6 cuộc thi đánh giá robot khác nhau, chứng minh khả năng thích nghi vượt trội trong mọi môi trường.
Bài viết đi sâu vào những tranh luận và tiềm năng thực tế của robot có thân thể (embodied AI), cung cấp cái nhìn đa chiều về tương lai của ngành công nghiệp robot thông minh.
Xiaomi vừa công bố mã nguồn mở Robotics-U0, mô hình nền tảng thế giới tự hồi quy với quy mô lên tới 38 tỷ tham số, giúp tăng tốc độ xử lý gấp 83 lần và dẫn đầu bảng xếp hạng WorldArena về khả năng mô phỏng cảnh quan robot.
Nhóm nghiên cứu từ Thượng Hải giới thiệu REAL, khung làm việc cho robot giúp giải quyết các yêu cầu mơ hồ và môi trường chưa biết, cho phép robot chủ động khám phá và tương tác với người dùng thay vì dựa vào dữ liệu hoàn hảo.
Pelican-Sim 1.0 là mô hình mô phỏng thế giới giúp robot dự đoán các quan sát tương lai từ hành động và bối cảnh hình ảnh, hỗ trợ ra quyết định hiệu quả trên nhiều loại thiết bị khác nhau.
Xieyue Intelligence vừa hoàn tất vòng gọi vốn Angel+ với sự tham gia của Linear Capital. Công ty tập trung phát triển các mô hình nền tảng cho robot (embodied AI) dựa trên công nghệ suy luận Duplex Reasoning.
Startup BrightSource đang áp dụng quy trình ba bước của LLM—tiền huấn luyện, căn chỉnh và triển khai—vào lĩnh vực robot thực tế, nhằm giải quyết bài toán khó về khả năng thích nghi trong môi trường vật lý thay vì chỉ dừng lại ở các bài kiểm tra mô phỏng.
AgiBot vừa giới thiệu GE-Act 2.0, mô hình hành động thế giới được huấn luyện từ đầu trên dữ liệu robot thực tế. Việc tăng quy mô dữ liệu từ 300 lên 30.000 giờ đã giúp robot đạt được các kỹ năng mới như gấp khăn mà không cần huấn luyện bổ sung.
Từ mô hình thử nghiệm đến thực tế tại kệ hàng, hai công ty công nghệ đang nỗ lực đưa trí tuệ nhân tạo có thân thể vào quy trình kiểm kê hàng hóa tự động.
HiDream.ai vừa ra mắt mô hình thế giới HiDream-O1-Embodied, giúp robot hiểu quy luật vật lý và tương tác thực tế. Ngay khi trình làng, mô hình đã xuất sắc dẫn đầu bảng xếp hạng khả năng thích ứng với nhiễu trên nền tảng RoboColiseum.
Các startup đang tập trung phát triển khả năng học trong ngữ cảnh (ICL) cho robot, giúp chúng xử lý dữ liệu đa phương thức dài hơn để thực hiện các tác vụ phức tạp.
HumanCLAW tách biệt việc ra quyết định cấp cao và điều khiển vận động, giúp đánh giá chính xác khả năng 'trí tuệ hành động' của các mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) trong môi trường vật lý thực tế.
Startup DeepLeap giới thiệu mô hình thế giới DELE-w0.5, loại bỏ việc tạo video tốn kém để tập trung vào khả năng tái cấu trúc hành vi, giúp robot thích nghi linh hoạt với các tình huống thực tế chưa từng được huấn luyện.
Liên minh công nghiệp Tier 1 về Trí tuệ hiện thân (Embodied AI) vừa chính thức ra mắt với sự tham gia của hơn 20 doanh nghiệp hàng đầu, bao gồm các đơn vị cung cấp giải pháp về não bộ AI, robot, cảm biến và linh kiện cơ khí nhằm thúc đẩy hệ sinh thái robot thông minh.
Đột phá mới từ Viện AIR Thanh Hoa cho phép các mô hình robot tự tiến hóa mà không cần thay đổi tham số, giúp nâng cao đáng kể khả năng thích nghi trong môi trường thực tế.
Với robot lắp ráp từ nguyên mẫu demo, Lingxi Zhiyong đã xuất sắc giành giải cao tại cuộc thi công nghiệp, khẳng định vị thế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI).
VLAct tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình robot bằng cách tập trung vào chất lượng biểu diễn thay vì chỉ tăng quy mô dữ liệu, giúp chuyển đổi các quỹ đạo robot hạn chế thành kiến thức hành động có khả năng ứng dụng linh hoạt trên nhiều nền tảng khác nhau.
Ngành công nghiệp robot đang khát dữ liệu tương tác vật lý trầm trọng. Thay vì chỉ tập trung vào dữ liệu bàn tay, cuộc đua hiện nay chuyển dịch sang các giải pháp thu thập dữ liệu vận động toàn thân để giúp robot thực sự làm chủ môi trường thực tế.
Volcengine giới thiệu giải pháp toàn diện cho robot thông minh (Embodied AI), hỗ trợ từ thu thập, xử lý đến huấn luyện dữ liệu. Hiện 15 trong top 20 doanh nghiệp hàng đầu Trung Quốc trong lĩnh vực này đã hợp tác sử dụng công nghệ của họ.
Rohan Paul@rohanpaul_aiBrilliant open-source robotics foundation-model release from @perceptroninc. Isaac 0.5 cuts teleop…
DịchPerceptron giới thiệu Isaac 0.5, mô hình MoE 36B tham số giúp tối ưu hóa khả năng điều khiển robot thông qua video, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào thao tác thủ công. Mô hình hỗ trợ đa phương thức, cho phép điều khiển trực tiếp hoặc hỗ trợ nhận diện cho cánh tay robot.
(Noematrix) vừa công bố Noe-0, mô hình hành động thế giới (WAM) đầu tiên được huấn luyện hoàn toàn bằng dữ liệu thao tác thực tế của con người, loại bỏ sự phụ thuộc vào dữ liệu điều khiển từ xa (teleoperation) truyền thống để giúp robot thích nghi tốt hơn với môi trường thực tế.
Bước tiến đột phá của trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI), đánh dấu thời khắc 'GPT' cho lĩnh vực robot học.
Tại Hội nghị Robot Thế giới 2026, ngành công nghiệp robot Trung Quốc đang chuyển dịch trọng tâm từ chế tạo phần cứng sang thu thập dữ liệu quy mô lớn để huấn luyện trí tuệ nhân tạo cho robot.
Bài viết tổng hợp những thảo luận chuyên sâu từ sự kiện WRC về tương lai của robot có thân thể (embodied AI), tập trung vào vai trò của mô hình thế giới và hạ tầng công nghệ trong việc định hình kỷ nguyên mới.
Tại WRC, Galileo Robotics đã giới thiệu hệ thống robot tích hợp mới, cho phép chuyển đổi linh hoạt giữa cơ chế bánh xe và chân, tối ưu hóa khả năng di chuyển trên nhiều loại địa hình phức tạp.
Starrydata cùng các đối tác chiến lược thảo luận về lộ trình đưa công nghệ trí tuệ hiện thân (Embodied AI) từ phòng thí nghiệm ra ứng dụng thực tế trong mọi ngành nghề.
Rohan Paul@rohanpaul_aiA lot of embodied AI still feels like AI modules bolted onto a robot. TARS is taking a different ar…
DịchTARS giới thiệu AWE 3.5 với kiến trúc "Born as One", tích hợp đồng bộ cảm biến, hành động và xúc giác vào một mô hình duy nhất. Công nghệ này cho phép robot suy luận dài hạn hiệu quả gấp đôi so với PI0.5 nhờ khả năng dự đoán thế giới thông minh.
Tại diễn đàn WRC 2026, các chuyên gia hàng đầu thảo luận về việc tối ưu hóa chi phí sản xuất trí tuệ vật lý thông qua khái niệm 'Physical Token', nhằm giải quyết bài toán đưa robot từ các bản demo thử nghiệm ra thực tế quy mô lớn.
Zetta là khung làm việc đột phá cho phép robot tự cập nhật kỹ năng và đánh giá hành vi theo thời gian thực mà không cần thay đổi mô hình gốc, giúp giải quyết hạn chế của các hệ thống điều khiển vòng lặp hở hiện nay.
RoboScience vừa giới thiệu REX G1, robot hình người tích hợp mô hình AI lớn Visics, có khả năng di chuyển linh hoạt và thực hiện các thao tác tinh vi trong môi trường công nghiệp, kho bãi mà không cần thay đổi hạ tầng hiện có.
Trong 7 tháng đầu năm, sản lượng robot công nghiệp tại Trung Quốc tăng 28,5%, cùng với sự bùng nổ của thiết bị in 3D và pin lithium. Thị trường robot tích hợp trí tuệ nhân tạo (embodied AI) dự kiến đạt quy mô hơn 5,7 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025.