物理 AI

JST-2 是 Viggle 的物理原生世界基础模型，将场景、角色和运动统一到共享的 3D 世界中，以交互速度生成和扩展 3D 场景。

Natura-1 是 Nature Will 的首个通用物理世界基础模型：500 亿参数 MoE 架构，预训练于超过一百万小时人类自我中心经验，结合少量机器人数据后训练，可在 100 毫秒控制环内驱动...

RoboHive 是基于 MuJoCo 的统一机器人学习仿真框架，以 OpenAI Gym API 提供手部灵巧操作、机械臂操作、肌肉骨骼控制和多任务等环境套件，兼容 Stable Baselines...

把视频世界模型微调为视觉运动策略，同时预测动作、未来状态和价值。

在潜在特征空间预测视频，并用于动作理解与机器人规划的世界模型系列。

基于 Isaac Sim 的机器人学习与仿真框架。

ROS 2 机器人导航框架与系统。

从跨形态视频学习任务相关潜在动作的视觉语言动作模型。

面向较低算力机器人研究、与 LeRobot 工具链集成的紧凑 VLA 模型。

以机器人视角预测未来场景，并研究视频到动作转换的世界模型。

将相机图像和语言指令转成机器人动作的开放视觉语言动作模型。

将视频预测和动作推理结合的因果视频动作世界模型。