在全球人工智能技术从虚拟感知迈向物理交互的临界点，具身智能的浪潮正以前所未有的势头重塑科技疆界。 然而，这条通往通用机器人的道路上，始终横亘着一道难以逾越的鸿沟 ， 那就是 高质量、大规模、标准化 的真实世界操作数据极度稀缺。数据的匮乏，如同燃料短缺，严重制约着人形机器人模型能力的跃迁与规模化 落地。 近日，全球首个面向真实作业场景的全尺寸人形机器人真机数据集 ——"LET数据集"正式发布， 并开源首批 60,000+分钟数据 。 这不仅是国内开源规模最大的全尺寸人形机器人真机数据集，更以其超过六万分钟的真 机实采数据、多模态融合架构与全场景覆盖能力，精准命中了行业最核心的痛点。它的出现，并非简单增加了 一个数据来源，而是为整个具身智能领域注入了关键的"数据新燃料"，有望驱动一场从"机械执行"到"自主理 解与推理"的范式革命。 ▍ 人形机器人数据集为何稀缺？ 人形机器人数据为何如此珍贵且稀缺？其背后是技术与成本的双重高墙。 在人工智能领域广为人知的 "Scaling Law （ 缩放定律 ） "指出，模型性能随着数据量、模型规模和计算力的增加而显著提升。这一法 则同样适用于正处于爆发前夜的人形机器人与具身智能 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 多年来，机器人基础模型始终以视觉语言预训练作为规模化发展的基石，这使得我们能够将现有大的多模 态模型的语义泛化优势迁移至机器人领域。 然而scaling law好像在具身机器人领域不存在？ 如何在本体机器人领域有效扩展大模型训练，建立可验证的扩展定律，证明机器人智能会随算力数据增长 持续提升，还没有充分论证。这需要一套能拓展新感知运动能力、实现行为泛化的架构训练流程与数据引 擎，并使其随真实物理世界交互产生的海量经验持续进化。 GEN-0来啦~ GEN-0是新型具身基础模型，由Generalist AI Team推出，专为直接基于高保真原始物理交互进行多模态训 练构建。其架构继承视觉语言模型优势又实现突破：原生设计可捕捉人类级条件反射与物理常识，核心特 性"谐波推理"使模型接受同步思维与行动的无缝训练。 项目介绍主页：https://generalistai.com/blog/nov-04-2025-GEN-0 与此同时，这些能力正在实现规模化演进： 跨本体通用性 ：GEN-0 ...

Core Viewpoint - Yao Shunyu has left Anthropic to join Google DeepMind, citing opposition to Anthropic's stance on China as a "hostile nation" and undisclosed internal information as reasons for his departure [2][5]. Group 1: Departure Reasons - Yao Shunyu's departure from Anthropic is attributed to 40% opposition to the company's recent statements labeling China as a "hostile nation" and 60% to undisclosed internal information [2]. - Anthropic has increasingly adopted an anti-China stance, which Yao explicitly mentioned in his blog [5]. Group 2: Anthropic's Business Strategy - Since 2025, Anthropic has been expanding its business while explicitly excluding Chinese capital and markets from its official policies [6]. - On September 5, Anthropic announced a halt to services for companies with majority Chinese ownership, directly impacting subsidiaries in regions like Singapore and Hong Kong [7][8]. - Anthropic completed a $13 billion Series F funding round, tripling its valuation to $183 billion in just six months [9]. Group 3: Competitive Landscape - In response to Anthropic's service restrictions, several Chinese AI companies are seizing the opportunity to offer alternatives, leading to a competitive "technology cold war" [20]. - Major Chinese players, including Alibaba and DeepSeek, are rapidly enhancing their models and services to attract former Claude users [21][23]. - AWS has begun offering competing models from Alibaba and DeepSeek, indicating a shift in the competitive dynamics of the AI market [28][29].

GPT-5 终于要来了。 今天凌晨，OpenAI 宣布将在明天北京时间 1 点召开发布会，与以往二十分钟左右的简短直播不同， 奥特曼刚刚预告发布会将持续一小时，干货满满。 注意，S 被替换成了 5 而在正式登场前夕， 有博主爆料称，奥特曼刚刚宣布向所有员工发放两年期共计 150 万美元的奖金，哪怕是刚入职的新员工也一视同仁。 在过去的半天内，关于 GPT-5 的爆料信息已经陆续浮出水面。比如 GitHub 突然发布了一篇博客文章，标题也直截了当： 从能力描述来看，GPT-5 在推理能力、代码质量和交互理解方面均有所升级，只需较少的提示词就能完成复杂的编程任务，同时还加入了更强大的 Agent 能力。 《GPT-5 现已在 GitHub 模型中面向公众可用》(GPT-5 is now generally available in GitHub Models)。 这篇博客还提前披露 GPT-5 将有四个版本： gpt-5：标准版，专为逻辑推理和多步骤任务打造； gpt-5-mini：轻量版版本，适用于对成本敏感的产品场景； gpt-5-nano：强调运行速度和响应时间，面向极低延迟需求； gpt-5-chat：专 ...