Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1,单网络处理文本图像视频与机器人控制
Reka AI 发布 Rho-1 研究预览版,这是一个 190 亿参数的全能模型,可在单一神经网络中处理和生成文本、图像、视频以及机器人控制动作。与多数把任务分派给专用模型的系统不同,Rho-1 将各模态都作为 token 放在同一个共享上下文窗口中运行,不依赖工具调用或外部模型。
Reka AI 发布 Rho-1 研究预览版,这是一个 190 亿参数的全能模型,可在单一神经网络中处理和生成文本、图像、视频以及机器人控制动作。与多数把任务分派给专用模型的系统不同,Rho-1 将各模态都作为 token 放在同一个共享上下文窗口中运行,不依赖工具调用或外部模型。
NVIDIA 推出 Cosmos 3 Edge,这是 Cosmos 3 家族中的 4B 全模态模型,内置 2B 基于 Nemotron 的推理器,用于解决世界模型体积过大难以端侧部署的问题。该模型面向机器人利用自身传感器、环境和任务进行策略适配,NVIDIA 开发者博客介绍了如何对其做后训练以用于端侧机器人控制。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,通过 VLA 模型、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2 三个模型,实现人形机器人全身控制、灵巧操作与多机器人协作。
推荐理由:原文给出三个模型的职责分工与开放入口,读者可据此判断机器人智能层在全身控制与本地部署上的实际进展。
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上运行。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型的一次重大升级,增强了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力。
推荐理由:官方给出新版本在空间推理、成功检测与仪表读数上的能力变化,以及 API 与 AI Studio 的开放入口。
Hugging Face 发布 SmolVLA,一个 450M 参数、可在消费级硬件运行的开源视觉语言动作(VLA)模型,仅用 lerobot 标签下社区共享的开源数据集预训练,包含 487 个数据集约 1000 万帧。
推荐理由:450M 参数的开源 VLA 只用社区数据就超过更大模型,并给出可复现的训练与部署路径。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三款面向物理 AI 开发者的开源资源:70 亿参数的 Cosmos Transfer 世界基础模型、15TB 的 Physical AI Dataset,以及首个通用人形机器人开源基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由:三款开源发布给出参数规模、数据量和模型结构,读者可据此判断物理 AI 开发的基础资源变化。
Hugging Face 已将 Physical Intelligence 开发的两个机器人基础模型 π0 与 π0-FAST 移植到 LeRobot 仓库,可在其生态中使用。