具身智能

Apple 的 REVERSAL-BENCH 用连续参数 ρ 控制环境可逆性，并给 reset oracle 当恢复真值。同批论文里还有 Agent 的选择性记忆、列描述和价值诱导。成绩表没有写进摘要的部分，这里不补。

Flexion 的 Nikita Rudin 在 TWIML #760 里反复回到：运动在仿真里好看，不代表能部署；视觉一进环，sim2real 就变难；今天更务实的是分层，而不是一把梭端到端。

Menlo Research 的 Asimov 不是又一个演示视频。v0 开源双足、Asimov 1 DIY 套件、Processor-in-the-Loop 仿真，三件事合在一起，才对得上「模型接到身体」这一轨。

多个实验室把机器人操作轨迹放到同一套格式里。真正要核对的是任务定义、失败样本和许可，而不是剪辑后的成功镜头。