技术方向
AI 走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
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Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了 Dyna-2 世界动作模型，该模型在超过一百万小时人类视频上预训练，能预测未来视频并据此生成机器人动作，架构为 diffusion transformer 加 flow matching。
推荐理由：Dyna 联合创始人详解世界动作模型如何用百万小时人类视频预训练，并给出真实部署与硬件瓶颈的一线判断。
AMD 宣布以 82 亿美元收购 World Labs，后者专注理解物理现实的深度学习模型。World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD 出任执行副总裁兼首席科学家，双方去年已建立推理优化与训练合作。World Labs 首款产品 Marble 可用于制作娱乐体验，也能生成机器人训练所需的模拟环境，交易预计在年底前完成，尚待监管批准。
推荐理由：这笔 82 亿美元收购把世界模型与芯片路线绑在一起，读者可据此观察 AMD 与 Nvidia 在 AI 芯片生态上的竞争走向。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载方案与开源工具链。