中央广播电视总台首届机器人登山赛于11月2日在泰山开赛，赛道为3100级石阶。赛前，人形机器人在同一段磨损石阶上进行了训练。帖文同时提到人形机器人与机器狗两类参赛形态，并附有视频链接。
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AGIBOT 发布具身基础模型 GO-3 Preview，覆盖预训练、后训练与部署后全生命周期的大规模学习。该模型支持机器人在部署后继续学习，把真实作业数据回流为训练数据。AGIBOT 称其在三个具身智能基准测试中排名第一，并计划于 2026 年底前完全开源。
Google、UCLA与CMU联合论文提出GenXR-Bench，含112个专家编写的XR功能开发、缺陷修复与完整应用构建任务，测试模拟手部与房间输入，与使用真实头显的盲测XR专家一致率为96.5%。评测显示Claude Opus 5以50.9%领先，但无模型在SDK功能任务上超过29.2%；失败运行中64.4%出现坐标系错误，44.9%出现启动竞态条件。作者建议用模拟手部与房间输入验证智能体产出的XR应用，因智能体自写单元测试常漏掉运行时缺陷。
谷歌DeepMind论文披露，4个基于Gemini 4 Argon的通用编程智能体仅获得「击败末影龙」这一目标和一个把JavaScript转为游戏动作的标准库，无角色分配、无专用游戏工具，靠聊天与共享笔记自行分工。在简单难度随机世界中，它们用27小时14分钟击杀末影龙，共编写2783个程序、死亡605次。论文称这是单次运行，成功率尚不明确，并建议长周期任务可先尝试带普通API与共享记忆的通用编程智能体。
Manifold AI 提出 WorldScape R²SI 框架，由内层 Robot Agent 按任务专用技能执行动作，外层 Recursion Agent 审查执行记录、修订技能，并在任务用到反应式动作模型时重新训练该模型，更新须通过测试才发布。来源报告称其在 RoboDojo Agent Track 排名第一，领先 GPT-6 Astra 与 GR00T-N1.7。push_T 示例中，技能修订把最初超预算的 723 步尝试降到成功的 596 步，同一布局再降至 389 步；冻结技能后三个随机布局分别用 222、312、256 步完成，均在 600 步预算内。
据Robotaxi Tracker数据，截至10月18日的一周内，特斯拉无人驾驶Robotaxi在奥斯汀行驶43.8万英里，超过Waymo第二季度在该市每周40.6万英里的平均水平。马斯克就此表示“这从来就不是一场真正的较量”。Waymo在其全部运营市场仍保持领先，但在奥斯汀的单周里程上被特斯拉超越。
南洋理工大学及合作者提出CodeActionBench基准，用于评估具身操作中智能体代码即策略的完整闭环：智能体自主选择观察视角与视觉目标、构建3D估计、生成操作姿态、编写并调试程序，并自行判断任务完成。在双臂仿真配置中，尝试成功率从2.7%到73.3%不等，GPT-6 Astra（Codex CLI）达到73.3%，Claude Opus 5为49.3%（参考测试框架）和45.3%（Claude Code）；在七个共享参考测试框架配置中Opus领先，Gemini 3.6 Flash以20.0%紧随。轨迹分析显示视觉定位、3D估计和程序纠正是三个独立瓶颈。基准、代码与项目页面均已开源。
Einsia AI 的 Navers Lab 发布 EmbodiedEvo（ArXiv 2610.18867），让编码智能体在每任务专属的 Playground 场景中自由探索，把验证有效的操作封装为带检查条件的参数化函数，并积累文本经验供后续任务复用；reset() 仅在 Playground 可用。在 RoboDojo 基准上取得 45.08 平均分、38.95% 成功率，超过所有 VLA/WAM、独立 Agent 及 Agent+VLA 方法。轨迹分析显示 Astra 等基线智能体知道抓取目标但抓取不可靠，自进化技能弥补了该差距。论文、代码与项目主页已开放。