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AGIBOT said GO-2 enables robots to plan correctly and go beyond that to execute reliably in real-world environments. The post AGIBOT releases GO-2 foundation model for embodied AI appeared first on The Robot Report .
Forcesteed Robotics、ヒューマノイドロボットEXPO【春】にて、汎用ロボットコントローラ「Forcesteed-LEIVOR」を初公開いたします
Chinese tech giant Alibaba has led a substantial $290 million funding round for Shengshu Technology, signaling a significant investment in physical AI and its application to robotics. This strategic move emphasizes a pivot towards 'World Models' as a potential solution to address the limitations of current Large Language Models in real-world physical environments.
9日凌晨，Meta 发布旗下全新模型 Muse Spark，这是一款定位于高效率与个性化能力的生成式模型，支持文本、图像等多模态理解，并被设计为直接嵌入 Meta 自有产品体系中使用，如Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 及 AI 眼镜产品，后续都将接入。 但 Muse Spark 真正让人感到意外的是，这次 Meta 并没有和此前的 Llama 一样做开源模型，而是转向封闭模型，并将其能力与平台深度绑定。 实际上，模型的开源与闭源，一直都是 AI 厂商们意见分歧较大的两个选择。 （图源：Meta） 过去两年，大模型的发展逻辑主要围绕规模展开，参数量、训练数据和算力投入构成了竞争的核心指标。以 OpenAI 和 Anthropic 为代表的闭源阵营，在这一阶段建立了明显优势，因为模型训练需要耗费大量的资金，这些公司选择闭源，显然是要为商业化做更好的准备。 但以 DeepSeek、阿里的 Qwen，以及月之暗面的 Kimi 为代表的开源模型，在推理能力、成本控制以及部署灵活性上快速进步，逐渐缩小与头部闭源模型之间的差距。它们的开源模式，使越来越多企业开始尝试自建模型或私有化部署，开发者也更倾向于基于开源模型进行二次开发，使用成本明显低于封闭模型。 （图源：Meta） 当开源模型已经成为整个行业的新趋势，Meta 却选择在这个节骨眼上从开源转向闭
ZTASP is a mission-scale assurance and governance platform designed for autonomous systems operating in real-world environments. It integrates heterogeneous systems—including drones, robots, sensors, and human operators—into a unified zero-trust architecture. Through Secure Runtime Assurance (SRTA) and Secure Spatio-Temporal Reasoning (SSTR), ZTASP continuously verifies system integrity, enforces safety constraints, and enables resilient operation even under degraded conditions. ZTASP has progressed beyond conceptual design, with operational validation at Technology Readiness Level (TRL) 7 in