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　　2025年5月，AI与机器人领域又迎来了一波令人兴奋的进展：OpenAI调整组织架构，NVIDIA推出机器人学习新工具，Arc Institute发布生物学AI大模型…从学术研究到工业应用，从医疗到游戏开发，AI与机器人正在加速改变我们的生活！本期周报精选了过去一周的亮点，快速了解这一领域的最新动态吧。

　　OpenAI在本周宣布放弃完全转为营利性公司的计划，其现有营利性部门将转换为公共利益公司（PBC），但非营利实体仍将持有多数股权。这一决定是在前员工压力和与埃隆·马斯克（Elon Musk）的法律争端背景下做出的，反映了AI行业在商业化与使命驱动之间的平衡探索。

　　与此同时，Mira Murati（前OpenAI CTO）创立的新公司Thinking Machines Lab也备受关注。该公司专注于构建更具适应性和能力的AI系统，同时强调开放性，吸引了来自OpenAI、Mistral和DeepMind等机构的研究人员加入，显示了AI领域人才流动的活跃。

　　OpenAI推出了GitHub连接器功能，允许ChatGPT用户连接代码仓库，利用深度研究功能阅读、搜索源代码和拉取请求（PRs），生成详细报告。这一功能将极大提升开发者的效率。

　　Anthropic在其API中新增了网络搜索功能，支持开发者构建应用以获取最新信息并提供引用。Hugging Face则发布了Open Computer Agent，一款开源AI代理，用于自动化网络任务，尽管目前仅能处理基本多步任务。

　　斯坦福大学推出了Teleoperated Whole-Body Imitation System（TWIST），通过单一神经网络实现人形机器人的全身协调运动，为通用机器人开发铺平道路。

　　此外，伯克利的研究人员还推出了BeamDojo，一种强化学习框架，训练机器人穿越不平坦地形（如踏脚石和平衡梁）。BeamDojo采用两阶段强化学习方法，利用LiDAR数据重建地形图，展现了机器人零样本迁移能力和鲁棒性。

　　Unitree与旧金山初创公司Reborn合作，利用Reborn的Roboverse仿真器、动作数据集和开发者工具，提升机器人智能性和复杂任务处理能力。

　　NVIDIA在2025年初的机器人学习大会（CoRL）上发布了Isaac Lab，一款开源机器人学习框架，支持从人形机器人到四足机器人的多种形态训练。该框架基于NVIDIA Omniverse平台，结合Project GR00T的六个人形机器人学习工作流，加速了机器人开发。

　　Clone Robotics推出了Protoclone，一款双足、肌肉骨骼机器人，拥有200+自由度、1000+肌纤维和500个传感器。尽管其气动架构在动态运动中面临挑战，但这一设计展示了生物启发机器人技术的潜力。

　　Georgia Tech和Meta合作，利用Meta的Project Aria眼镜开发算法，通过人类数据加速机器人学习，展示了机器人技能训练的新方法。

　　斯坦福大学发布了MedAgentBench，一个面向医疗AI代理的基准测试，包含300个临床任务，覆盖10个类别，基于FHIR标准的交互环境。最佳模型（Claude 3.5 Sonnet v2）成功率为69.67%，显示了医疗AI的潜力，但仍有改进空间。

　　Arc Institute和NVIDIA推出了Evo 2，迄今最大的公开生物学AI模型，训练数据覆盖9万亿+ DNA片段，来自128,000个物种，在预测癌症相关基因突变方面达到90%的准确率。这一开源模型为生物学研究提供了强大工具。

　　Perplexity开源了DeepSeek R1的去审查版本，解决了其拒绝讨论受CCP审查话题的问题。通过使用包含1000+多样化示例的数据集进行后训练，Perplexity保留了R1的数学和推理能力，同时提升了透明度。

　　微软研究团队推出了Muse，首个世界与人类动作模型，能够生成连贯的游戏玩法片段。这款开源模型展示了AI在游戏开发中的潜力。

　　Humane的AI Pin项目在本周终止，公司被HP以1.16亿美元收购。创始人Imran和Bethany将组建HP新部门，专注于将AI技术集成到PC、打印机和会议室设备中。

　　由Brett Adcock创立的Figure Robot正在招聘数百个职位，包括AI工程师、安全工程师、HMI设计负责人、系统集成与测试工程师、法律和制造岗位，显示其在人形机器人领域的雄心。

　　根据Pew Research Center的预测，专家普遍认为到2025年，AI与机器人将深度融入日常生活，尤其是在服务行业和家庭自动化领域。例如，微软的一位总经理预测，AI将在家庭自动化中扮演更重要角色。然而，一些专家也担忧技术进步可能加剧经济不平等，只有少数人能负担最新技术。

　　2025年，AI与机器人领域的进展展现了技术融合的深度与广度。从多模态模型（Mistral、Google）、机器人学习（NVIDIA、BeamDojo）到医疗与生物学应用（MedAgentBench、Evo 2），再到开源与伦理探索（Perplexity、Muse），这一领域正在快速演进。学术界与工业界的协作（如Unitree与Reborn、Georgia Tech与Meta）进一步加速了创新。