卡内基梅隆大学两名研究者展示轮式人形机器人Pixel，整机建造成本低于1.5万美元。该机器人通过让人类佩戴其夹爪采集动作数据来学习家务操作，无需使用机器人本体采集的训练数据。团队表示将很快开源该项目。
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AGIBOT 于 AGIBOT WORLD 2026 第四次发布中开源“物理推理”（Physical Reasoning）数据集，该数据集整合目标理解、任务状态跟踪与动作执行，覆盖 10 余类逻辑推理场景，并为每个任务刻意纳入多种真实世界状态与执行分支。该数据集已用于支持 AGIBOT 即将推出的智能体框架及下一代基础模型训练。
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。
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。