RecodeX 重构消息，Dyna Robotics披露，其机器人模型Dyna-2使用超过100万小时的人类第一人称视频进行预训练。公司实验显示，将预训练数据规模从1000小时扩大至100万小时后，14项任务的平均归一化性能由20%提升至53%。
该研究于2026年8月公开，数据涵盖烹饪、整理、折叠、组装等日常操作视频，部分视频通过追踪手部姿态提取手腕轨迹与抓取动作信息。公司强调，53%并非任务成功率，而是其自定义的“可达最大性能”下的平均归一化指标。
RecodeX 重构消息，加州机器人公司Dyna Robotics本周推出人形机器人Taku，定位为“全栈物理智能体”，可完成洗衣等日常家务，并处理从开始到结束的完整现实工作流程。该公司总部位于红杉城。
RecodeX 重构消息，DYNA Robotics于9月29日发布DYNA 2.1物理智能体，这是一款由该公司自研模型驱动的半人形机器人，能够自主完成完整物理工作流程，例如一整班商业洗衣作业，全程无需人工介入。
RecodeX 重构消息，Dyna Robotics宣布，其Dyna-2机器人每个班次可生产1590条可直接上桌的餐巾，足以从2025年的试点阶段进入餐厅网络推广。
RecodeX 重构消息，世界动作模型Dyna-2正式亮相。Dyna Robotics透露，该模型基于超过100万小时的第一人称人类视频进行预训练。其技术报告显示三项成果：人类数据规模达到100万小时时呈现缩放定律；该定律首次迁移至未见过的机器人数据；视频协同训练可推动跨形态泛化。
RecodeX 重构消息，机器人公司Dyna Robotics宣布，新模型DYNA-2使用100万小时人类操作视频训练，未依赖任何机器人动作数据。公司指出，通用机器人策略传统上依赖人工遥操作数据，收集成本高、速度慢，限制了基础模型扩展。DYNA-2采用“世界-动作模型”思路，从人类视频学习物理直觉后迁移至机器人硬件。
