东南大学魏秀参团队提出 LeaP：让机器人动作生成从可学习源先验起步，已被 CoRL 2026 接收
东南大学魏秀参团队提出 LeaP（Learnable source Prior），用本体感知信息联合预测初始高斯分布的均值与方差，为生成式机器人策略提供状态相关的随机初始化。
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机器之心AI 评分3636
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理从机器人卸载到边缘或云端
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由：微软研究院对机器人推理负载的系统性测量，给出了把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端的性能与续航数据。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 用机械手解魔方：纯仿真训练加 ADR 技术
OpenAI 训练了一对神经网络，让类人机械手解开魔方，训练完全在仿真中完成，使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，并搭配名为 Automatic Domain Randomization（ADR）的新技术。该系统能应对训练中从未见过的情况，例如被毛绒长颈鹿戳碰，说明强化学习不只适用于虚拟任务，也能解决需要极高灵巧度的物理世界问题。
推荐理由：OpenAI 用同一套强化学习代码加 ADR 在仿真中训练机械手解魔方，可观察仿真到真实世界的迁移思路。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 训练出具备前所未有灵巧度的类人机械手
OpenAI 训练出一只类人机械手，能以"前所未有的灵巧度"操控实体物体。该成果展示了机器人在物理操作能力上的进展。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 让纯仿真训练的机器人控制器适应真实环境变化
OpenAI 最新机器人技术让完全在仿真中训练、部署到实体机器人上的控制器，能在完成简单任务时对环境中未预料的变化做出反应，从而构建出闭环系统而非此前的开环系统。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布可在看过一次示范后学习新任务的机器人系统
OpenAI 发布一套机器人系统，完全在仿真环境中训练后部署到实体机器人上，能在看过一次任务示范后学会新任务。
推荐理由：OpenAI 早期机器人研究，展示纯仿真训练后迁移到实体机器人并实现单次示范学习新任务。