清华 x 伯克利重磅发布 uni-robot-agent，迈向 RUA 训练和本地部署
在 RoboDojo 上，Qwen3.8-Flash-Next 通过直接操控机器人的方式拿到 31.39 分。这个分数，比 GPT-6 Astra 此前榜单上公开的 28.97 分更高。Qwen 以约 6.6% 的成本跑赢 Astra 公开成绩。
具身智能进入Agentic Robotics时代？清华、伯克利开源统一RUA框架
在 RoboDojo Sim 仿真评测中，Fable 5.2 以 64.9% 的得分，远超 Anthropic 内部同配置测试中的 GPT-6 Astra。
开源权重扎堆，智能体真正卡在硬件门槛与交付正确率
11月5日前后48小时内，月之暗面、百度先后把旗舰级模型权重摆上Hugging Face，Kimi K3.1 Pro和ERNIE 5.5 Flash Base一前一后开源。
清华伯克利团队开源具身Harness，实测Qwen3.8操控机器人，效果超GPT-6 Astra
机器人前瞻（公众号：robot_pro）作者 | 周加琦编辑 | 漠影机器人前瞻11月2日报道，近日，清华大学与加州大学伯克利分校联合提出并开源具身智能体uni-robot-agent，一套面向训练搭建的跨环境统一的harness。
具身智能进入Agentic Robotics时代？清华、伯克利开源统一RUA框架
机器人圈最近有个事值得认真聊一聊：清华大学和加州大学伯克利分校联合开源了一个叫 uni-robot-agent 的框架，论文标题直译过来是“让机器人使用智能体走向普惠”。
机器人不用「想清楚再动手」，延迟最多能砍掉 3.4 倍
这两天的具身智能，最值得技术从业者盯的不是又发布了哪台人形机器人，而是视觉-语言-动作模型（VLA）的推理链路正在被重做。
具身智能还在烧钱？开源底座让Qwen零样本操控双臂机器人
核心价值：不换模型、不加真机数据，只换一套「机器人智能体底座」，同一个 Qwen 的 RoboDojo 得分从 1.90 直接涨到 31.39。
17个Agent概念都听懂了，落到项目还是卡住？
把工具、契约、路由、约束、收敛这五组概念，对回你项目里真实存在的文件与字段——看完就知道自己卡在哪一步。「一次性搞懂 AI Agent 的 17 个概念」这类视频在 B 站被反复收藏，说明一件事：术语本身已经不再稀缺。
开源模型操控机器人比GPT-6 Astra还好！RoboDojo高分神话被戳穿
机器人使用通用大模型智能体已展现出良好的零样本操纵能力，但此类方案依赖顶尖闭源模型（如GPT-6 Astra、Opus 5.5），大大制约了面向后续训练的研究工作。