BAAIWorm天宝不仅是生物模拟的突破，更为具身智能与AGI研究提供了生物启发的新范式。它所倡导的闭环思维、系统整合和结构还原，为未来构建拥有真实感知、运动与决策能力的人工智能系统打下坚实基础。

本文介绍24年11月来自极佳科技、中科院自动化所、理想汽车、北大和慕尼黑工大的论文“DriveDreamer4D: World Models Are Effective Data Machines for 4D Driving Scene Representation”随着端到端自动驾驶系统的发展，对高质量闭环仿真系统的需求日益增长。现有的传感器建模方法（如 NeRF 和 3DGS）由于依赖训练数

想象一下在不远的未来，通用机器人真正走进了日常生活。我们希望当你发出一条自然语言指令，无论是“帮我给猫喂食”，还是“帮我关掉台灯”，它都能够理解你的意图，并准确地完成动作——不依赖预定义的任务模板，也不受限于曾经训练过的数据分布。2025年5月，香港大学、OpenDriveLab和AgiBot的研究团队发表了一项突破性研究《Learning to Act Anywhere with Task-ce

想象一下在不远的未来，通用机器人真正走进了日常生活。我们希望当你发出一条自然语言指令，无论是“帮我给猫喂食”，还是“帮我关掉台灯”，它都能够理解你的意图，并准确地完成动作——不依赖预定义的任务模板，也不受限于曾经训练过的数据分布。2025年5月，香港大学、OpenDriveLab和AgiBot的研究团队发表了一项突破性研究《Learning to Act Anywhere with Task-ce

OpenEMMA（Open-source End-to-end Multimodal Model for Autonomous driving）是由德州农工大学、密歇根大学和多伦多大学联合推出的开源端到端自动驾驶多模态模型框架，旨在复现并开源 Waymo 旗下 EMMA 系统的核心思路与方法。该框架基于预训练的多模态大型语言模型（MLLMs），结合视觉感知和历史驾驶状态，实现对复杂驾驶场景的推理、

想象一下在不远的未来，通用机器人真正走进了日常生活。我们希望当你发出一条自然语言指令，无论是“帮我给猫喂食”，还是“帮我关掉台灯”，它都能够理解你的意图，并准确地完成动作——不依赖预定义的任务模板，也不受限于曾经训练过的数据分布。2025年5月，香港大学、OpenDriveLab和AgiBot的研究团队发表了一项突破性研究《Learning to Act Anywhere with Task-ce