SAIL：扩展上下文内模仿学习用于机器人轨迹生成
Sakana AI 与东京大学提出 SAIL，用测试时扩展提升 VLM 生成机器人轨迹的可靠性，并将在 IROS2026 展示。SAIL 让 policy VLM 生成轨迹、在模拟器测试，再由 evaluation VLM 反馈并结合 MCTS 修正；在 6 个模拟操作任务中，搜索预算从 1 个候选增至 45 个后，成功轨迹发现率从 25% 升至 73%。
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Microsoft Research精选AI 评分6060 Microsoft Research 研究现实物理 AI 机器人的推理卸载
Microsoft Research 研究显示，现实物理 AI 机器人只依赖板载 GPU 推理会限制性能、电池寿命和扩展性，将推理卸载到边缘或云端 GPU 可带来优势。
推荐理由：原文用机器人任务对比板载、边缘和云端推理，为物理 AI 推理基础设施设计提供参考。
World Labs精选AI 评分7272 World Labs 推出用于空间智能的世界模型 Atlas
World Labs 推出下一代世界模型 Atlas，它从零预训练，可原生处理文本、图像、视频和 3D，并采用多模态自回归扩散 Transformer 架构。Atlas 支持相机控制生成、空间重建、时空模拟和图像生成，可从 1 到 6 张输入图像生成最高 1 分钟、1440p 视频，也能输出点云或 3D Gaussian splats。
推荐理由：原文展示了空间上下文、相机控制和3D输出，便于判断世界模型在创作与机器人仿真中的用法。
World Labs精选AI 评分6161 World Labs 展示 R2S2R 引擎早期结果，用仿真训练和评估机器人
World Labs 分享 R2S2R 引擎早期结果，称其可把真实机器人任务重建为对齐仿真，用于训练、测试并预测机器人策略在现实中的表现。SceniX 于 7 月 21 日加入 World Labs，其 real-to-sim-to-real 系统把真实机器人、环境和交互转成可控、可复用的仿真世界。
推荐理由：原文用多个机器人任务说明 R2S2R 的训练和评估闭环，可作为仿真驱动机器人学习的技术参考。
BeingBeyond · GitHub 原创项目AI 评分3636 BeingBeyond D1 EDU SDK 示例与安装指南
BeingBeyond D1 EDU SDK 示例项目提供 education-version SDK wheel、Python 示例脚本，以及环境配置、硬件连接和首次故障排查指南。
BeingBeyond · GitHub 原创项目AI 评分4646 BeTTER：诊断 Vision-Language-Action 模型具身推理幻觉的 benchmark
BeTTER 公开官方代码，用于诊断 Vision-Language-Action 模型中的具身推理幻觉。该 ECCV 2026 项目提供基于 Isaac Sim 的 benchmark 和任务编辑工具栈，包含 Task Editor、Assets Editor、Variation Editor、检索服务器、遥操作与渲染工具。