
Genie 4 de DeepMind genera mundos interactivos con audio y diálogo
El nuevo modelo de mundo de Google se apoya en Gemini para mantener la coherencia de la simulación y ya está en vista previa para probadores seleccionados.
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La guía de Make usa el kit M5Stack Bala2-Fire, simulación en el computador y una versión modificada del código de CleanRL.

La startup de Cambridge entrena en simulación con aprendizaje por refuerzo y dice que sus robots toman unos 1.500 objetos por hora fuera de su entrenamiento.

La plataforma Isaac agrega flujos de referencia, más de 2.000 recursos de simulación, el conjunto Human 1M y un runtime abierto sobre Holoscan para pasar de la simulación al robot real.

Google DeepMind convirtió un video de una persona jugando en una simulación y luego pasó ese comportamiento al robot de Apptronik, que acertó siete tiros seguidos.

Google lo presenta como un solo modelo para todo el ciclo de la robótica, pero los prompts publicados muestran cuánta guía humana necesitan sus demos.

El modelo S1 aprendió a regatear, cubrir la pelota y quitarla jugando contra versiones anteriores de sí mismo en Isaac Sim, sin demostraciones humanas.

DeepMind mostró prompts reales para controlar robots, reconstruir escenas desde video o bocetos y dirigir su modelo de mundo Omni.

La startup de Oakland, cofundada por el director del Safe AI Lab de Carnegie Mellon, prueba cómo se comportan los robots cerca de personas en miles de escenarios simulados.

Junta SageMaker, IoT Greengrass y el stack Isaac y Cosmos de NVIDIA en un flujo que va de los datos sintéticos al despliegue en el robot.

Su plataforma de simulación Alchemy genera datos sintéticos anotados al píxel, y el robot Element pasó de aprender lechuga en simulación a trabajar en terreno en menos de siete días.

La instalación se exhibió en EMF 2026 y reacciona a un joystick y a un acelerómetro, tras una enorme cantidad de soldadura sobre discos electromecánicos de segunda mano.

La compañía describe una arquitectura de tres computadores, entrenamiento, simulación y cómputo a bordo, y enumera a Uber, Waymo, Zoox, Wayve, Mercedes-Benz y una docena más como usuarios.

World Labs, la empresa de Fei-Fei Li, presentó un modelo que genera, reconstruye y simula escenas tridimensionales, y que según sus mediciones supera a los modelos especializados en su propio terreno.

La plataforma reúne diseño, simulación en tiempo real y edición de código para Arduino, ESP32 y Raspberry Pi en un solo entorno, con una biblioteca de más de 30.000 componentes.

MirroS liberó bajo Apache 2.0 dos modelos que reconstruyen una escena real como un archivo scene.json que el simulador puede correr, verificar y editar.

La compañía de conducción autónoma de Alphabet ordenó en diez principios lo que aprendió operando sin conductor humano, y toma posición en los dos debates más largos del sector.

Un experimento con 45 flujos generados por un agente de programación muestra que el detalle del prompt cambia el código y su costo, pero no la física del resultado.

Una hoja de Google Sheets simula el controlador y el proceso, deja ver cada término por separado y permite inyectar perturbaciones sin compilar nada.

Christopher Mitchell detalla el progreso de su réplica a escala de una cabina de tren British Rail Class 800, integrando componentes reales y hardware CAN bus.

Velxio permite ejecutar firmware real de ESP32 en un navegador, integrando componentes analógicos, digitales y agentes de IA para un desarrollo eficiente.
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