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。
研究团队提出开源无人机仿真器 Crazyflow，将高保真动力学与 JAX 结合，兼顾速度与可微分性，可在单 CPU/GPU 上扩展到数百万环境或数千个集群、每集群数千架无人机，并支持集群扩展。真实实验显示其支持基于解析梯度的策略学习，无需域随机化即可实现高精度跟踪，基于采样的避障速度超过每秒 5 亿步。团队将一架真实无人机抛向空中，从零训练恢复策略仅用 0.37 秒并在落地前接住，演示了飞行中强化学习，突破先训练后部署范式。
该研究提出 Specola，一个依据信号时序逻辑（STL）规范在仿真中评估机器人行为的工具，用于弥补成功率指标只反映任务是否完成、不反映成功余量、对目标参数变化的敏感性、违反的要求以及成功是否持续的不足。Specola 提供在仿真器信号上编写规范的接口，并在策略执行期间创建和管理监视器，同时提供 Python API 与命令行接口以接入现有策略执行循环。工具还提供适配器接口，已适配 LIBERO、RoboCasa、Isaac Lab、RoboDojo 等九个仿真环境与基准，代码与适配器已在 GitHub 开源。
浙江大学具身智能团队提出 JevVLA，一种面向视觉-语言-动作（VLA）策略的轻量级能量式适配框架：基础策略冻结，仅学习一个以观测、任务上下文和动作为条件的可微标量能量函数，可训练参数约 8 万个。该函数同时用于离散候选比较与连续动作梯度纠正或生成，训练信号来自执行反馈、专家纠正或示范偏好。在留出测试集上，MetaWorld MT50、VIMA、LanguageTable、LIBERO Plus、CLIPort 的任务成功率分别比匹配的基础策略对照组提升 1.28、2.31、1.60、1.52、1.28 个百分点。实现将在 GitHub 开源。
论文提出 RetroNav，一个无需训练、可自进化的导航框架，把导航、记忆积累与失败反思整合在一起。它构建统一记忆系统，将几何与语义场景知识和历史导航经验关联，并区分客观观察与依赖任务的解读。每次导航尝试后由独立评估器判断是否需要重试；若需要，Retrospection Agent 依据积累的场景知识与导航记录回溯历史决策，生成有证据支撑的重试简报以指导下一次尝试。RetroNav 在五个导航基准上取得当前最优性能，代码将在 GitHub 开源。
SceneBloom 提出一种智能体框架，将视觉布局采样与契约引导的3D编译结合：分层采样器用扩散先验在功能区内生成家具布局，编译器再用从每个方案提取的关系引导几何拟合与局部位姿修正。在五类房间上，该方法视觉质量与物理稳定性均为对比方法中最高，且是唯一未检测到网格碰撞与越界物体的方法，布局分布也更接近真实房间。在这些场景中训练的物体导航策略，在留出的真实扫描上成功率高于用同等数量真实训练扫描训练的策略。代码已开源。
RobustRLlib 在统一接口下集成 17 种鲁棒在线、离线与安全强化学习算法，并配套覆盖真实世界扰动及人形机器人、视觉-语言-动作任务的评估平台。该系统在 273 种扰动配置上完成评测，给出当前鲁棒 RL 算法的能力图谱，指出有效区间与仍存在的鲁棒性差距。项目以开源形式发布，代码库可复现、可扩展。
英伟达团队发布工业级机器人数据引擎 Flora，用于训练 GR00T 模型，同时提供结果奖励标签、过程奖励标签和带时间戳的说明文字三类数据标注能力。Flora 在说明文字基准 WGO-Bench 及奖励基准 RoboReward、Robometer 上取得 SOTA，内部基准与 GPT-6 Astra 相当，成本约为后者的 1/125。该引擎已在 512 块 GB300 上每天标注 20 万小时数据，并已开源，供研究者扩展自定义机器人数据集。
DUET 提出一种方法，使人形机器人在不重新训练平衡控制器的情况下学习新的操作技能，相关论文与代码已一并公开。标题未披露具体机构、实验平台、技能数量或性能数据。