激动的心，颤抖的手

Grabette：一个记录机器人操作数据的开放系统

Grabette: an open system to record robot-manipulation data

Pollen Robotics 团队发布的博客，发布于 2026 年 7 月 21 日，介绍 Grabette 这一记录机器人操作数据的开放系统。文章认为机器人学习的瓶颈在数据而非模型，提出无需机器人本体，只需人手、夹爪、相机和记录方式即可在几分钟内采集操作任务并自动转换为可供机器人学习使用的数据集，同时邀请用户共同构建开放协作数据集。

patch-gg/anymove（单段 AI 视频驱动生物动作捕捉）

patch-gg/anymove

一个开源项目，可将一段 AI 生成的视频转换为任意带骨骼生物的动画，包含翅膀、尾巴和多足。做法是在同一画面中放置正面与侧面两个相机视角，使用 DINOv2 读取关节，在两视角中拟合骨架并输出 GLB 文件。项目页称每条动作视频成本约 0.26 美元，读取与拟合在一分钟内完成。

Genie 4：新一代世界模拟

Genie 4: A new generation of world simulation

谷歌 DeepMind 发布世界模型 Genie 4 的博客，作者为 Raia Hadsell、Diego Rivas 和 Hang Qi。文中称该模型原生多模态，可在生成世界的同时生成音乐、环境声和交互对话，并借助 Gemini 系列模型（如 Gemini Omni）维持模拟的真实外观与连贯性，可用于机器人和智能体的训练环境以及交互式体验，页面提供候补名单申请。

datawhalechina/robo-genesis-101

Datawhale 的开源机器人学习课程仓库 RoboGenesis 101，以 Genesis 为仿真平台，内容从环境诊断、场景与刚体物理延伸到机器人控制、逆运动学、抓取、演示数据、模仿学习和策略训练与闭环评估，强调“概念—代码—实验—证据”链路，提供讲义、Python 实现和 notebook 练习，并有中英文在线阅读站点。README 说明项目处于 Alpha／课程开发阶段，逐讲列出了 L01–L14 的验证状态（如 cpu-verified、gpu-verified）及尚未验证的项目，并明确验证结果不代表已证明稳定成功率、OOD 鲁棒性或 sim-to-real。课程面向具备 Python 基础、希望系统进入机器人学习实践的学习者。

Dyna-2：具备小时级自主性的通用物理代理——Jason Ma，Dyna Robotics

Dyna-2: General Purpose Physical Agents with Hour-Long Autonomy — Jason Ma, Dyna Robotics

Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 的访谈，介绍在超过一百万小时人类视频上预训练的 world-action 模型 Dyna-2，及后续的物理机器人代理 Dyna-2.1。文中提到其在餐厅叠餐巾任务上连续 24 小时达到 99.4% 成功率，机器人仅需约 45 分钟演示即可学习新任务。内容还涉及预判物理世界未来对通用机器人的作用以及面向真实客户的可靠部署。适合对具身智能和机器人学习感兴趣的人阅读。