据Fox News AI报道，研究人员开发出一种基于人工智能的机器人系统，能够在一天内通过每项任务仅一次演示学习1000项不同任务。这一突破采用了大规模模仿学习和迁移学习等先进技术，让机器人能够快速从最少的人类输入中泛化，显著加快了工业自动化进程。该技术为制造、物流及服务业企业带来更低的培训成本和更快的部署速度（来源：Fox News AI）。

根据@physical_int的消息，为促进机器人领域的AI实验，官方提供了包括Diffusion Policy、WB-VIMA、ACT、BC-RNN等经典行为克隆模型，以及OpenVLA、π_0等预训练VLA模型在内的一系列基准。上述基准模型覆盖了模仿学习的前沿技术，可帮助研究者高效进行算法测试和迭代，显著降低AI与机器人创新的入门门槛，推动人工智能在实际机器人应用中的发展（来源：@physical_int，Twitter）。

根据@StanfordAI消息，斯坦福BEHAVIOR挑战赛推出了50项长时移动操作任务，专为促进AI系统在真实复杂环境下的能力提升。这些任务依托1200小时高质量演示数据，旨在推动AI模型在多样化且复杂的底层操作技能上取得突破。该挑战赛为AI企业和研究者提供了发展通用机器人、深度强化学习和模仿学习的宝贵机会，助力多步骤物理任务的自动化，推动服务机器人、智能制造及可扩展机器人解决方案的商业化落地。（来源：behavior.stanford.edu）