编辑｜Panda 在数字世界里，AI 智能体正通过 MoltBook 这样社交网络进行语义协商并协同进化，而在物理世界中，具身智能也迎来了一次里程碑式的进展。 在原力灵机的实验室里，一台由 Hugging Face 开源的、3D 打印出来的 SO-101 机器臂正灵巧地将外形各异的物品放入指定的盒子中。这个动作看似简单，实则包 含了极高频的视觉反馈、力度感知以及对复杂物理环境的 直觉 判断。 实际上，这种从「计算」到「直觉」的跨越，并非源于针对这个特定硬件的繁琐调优，而是受益于一套标准化的底层基建。 在 2 月 10 日的技术开发日上，原力灵机正式发布了 开源具 身原 生框架 Dexbotic 2.0，并宣布了其与清华大学和无问芯穹支持的强化学习框架 RLinf 的战略合作 原力灵机合伙人汪天才将 Dexbotic 2.0 与 RLinf 的深度结合定义为 具身智能行业的「PyTorch 时刻」 。正如 PyTorch 通过标准化的张量计算与自动微分机制释放了 深度学习的生产力，Dexbotic 2.0 与 RLinf 的联手试图在具身智能这个碎片化严重的赛道上，建立一套通用的底座和基础设施。 伴随这一框架升 ...