具身智能

Gemini 4 Argon 面向机器人场景，指向具身智能应用

旗舰模型下探机器人领域，值得尽快评估其在 VLA 与真实机器人任务上的能力边界

Physical Intelligence 开放 Pi API beta，可上传数据微调并云端部署机器人模型

把 $\pi 0/\pi 0.5$ 机器人基础模型的微调与托管推理打包成 API，显著降低具身智能落地的数据与基础设施门槛。

S1：单视频演示执行 10-minute 机器人任务

把 in-context learning 引入机器人，减少新任务数据收集与微调，对通用机器人策略有参考价值。

Skild AI 部署 10 个月 ARR 超 $100 million

显示机器人基础模型已在 60+ 付费客户落地，且约 90% 收入来自操作任务，可作为具身商业化评估样本。

Skild AI 宣布物理自我博弈突破：S1 在仿真中自我对弈学会足球等高动态任务

自我博弈后训练突破人类示教数据的能力上限，为机器人基础模型持续自我提升提供新路径

NVIDIA Cosmos 3 Edge：4B 端侧机器人模型

为机载机器人控制提供可后训练的小型世界模型，降低端侧部署门槛。