أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز. يستخدم النموذج مدخلات صور RGB ولا يعتمد على بيانات العمق المرجعية؛ وأتاحت الشركة الشيفرة ومذكرة تقنية إلى جانب النموذج.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Anyverse Dynamics announce in its October 22, 2026 release of the open source MWA Phoenix robot manipulation foundation model, incl. Article summary: Anyverse Dynamics announced MWA Phoenix as an open source, 7 billion parameter latent world action foundation model for robot manipulation, designed for on device operation; coverage dates the announcement to October 22,. Topic tags: general web, ai, automation, code, regulation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
أعلنت شركة Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA-Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر صُمم لمساعدة الروبوتات على تنفيذ مهام التلاعب، مثل تحريك الأشياء والتعامل معها. يضم النموذج 7 مليارات مُعامل، وتقول الشركة إنه معدّ للتشغيل مباشرة على الجهاز بدلاً من الاعتماد على معالجة سحابية دائمة. 1
16
ومن أبرز ما تطرحه الشركة أن النموذج يتعامل مع صور الكاميرا RGB فقط، من دون مستشعر عمق أو بيانات عمق مرجعية صحيحة أثناء الإدخال. وأتاحت الشيفرة على GitHub، إلى جانب تقرير تقني؛ ويصف مستودع المشروع العمل بأنه يتناول نماذج العالم والفعل القابلة للتعميم باستخدام تمثيلات بنيوية ودلالية. 1
2
تسرد الشركة ستة اختبارات تشمل المحاكاة والتعامل بالذراعين والروبوتات الفعلية. وهذه أبرز النتائج الرقمية المنشورة:
| الاختبار | النتيجة المعلنة |
|---|---|
| LIBERO-Plus | 94.63% |
| LIBERO-Pro | 66.48% |
| RoboCasa GR1 Tabletop | 82.67% |
| RoboTwin 2.0، للتعامل الثنائي بالذراعين | 72.42% |
| Bench2Dex | 45.6% |
| RoboDojo، على روبوتات فعلية | ثلاثة أجسام روبوتية و18 مهمة |
بحسب التقرير الذي نقل الأرقام، تفوق أداء RoboCasa GR1 Tabletop على نموذج الشركة السابق WALA بمقدار 7.5 نقاط مئوية. أما نتيجة RoboDojo فتصف نطاق الاختبار على أجهزة فعلية، من دون أن يورد المقتطف المتاح نسبة نجاح إجمالية.
تختبر هذه المقاييس جوانب مختلفة: LIBERO-Plus يتناول الأداء في ظل تغيّرات بيئية، بينما يركز LIBERO-Pro على تعميم المهام؛ ويشمل RoboCasa GR1 مهاماً على سطح الطاولة، أما RoboTwin 2.0 فيتناول التعاون بين ذراعين. وتضم القائمة أيضاً Bench2Dex وRoboDojo، الذي يختبر التنفيذ على روبوتات فعلية.
إلى جانب النموذج الأساسي، أعلنت Anyverse عن Phoenix-ILA، الذي يدمج الحركة والتلامس في تعلم الأفعال، وعن Phoenix-PhysCanvas، وهو نموذج عالم محاكاة تفاعلي يتيح تحسين السياسات في بيئة سحابية قبل نقلها إلى الروبوت.
كما توضح ملاحظة الترخيص الخاصة بمشفّر Phoenix أن نقطة التحقق DINO110k، بما فيها العمود الفقري والمحوّل، مشتقة من DINOv3 الذي طورته Meta.
الأرقام المذكورة هي نتائج أبلغت عنها الشركة ونقلتها تقارير عن الإعلان؛ لذلك لا تعني وحدها أن الأداء تحقق بصورة مستقلة أو أعيد إنتاجه من جهات أخرى. كذلك، لا تفصّل المواد المتاحة هنا جميع جوانب البنية التقنية أو حدود نقل المهارات بين أجسام روبوتية مختلفة. ويظل نشر الشيفرة والتقرير التقني نقطة انطلاق للباحثين والمطورين الراغبين في فحص المنهج والنتائج بأنفسهم. 1
2
Studio Global AI
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز.
أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز. يستخدم النموذج مدخلات صور RGB ولا يعتمد على بيانات العمق المرجعية؛ وأتاحت الشركة الشيفرة ومذكرة تقنية إلى جانب النموذج.
بحسب الأرقام المنشورة، سجل 94.63% في LIBERO Plus، و66.48% في LIBERO Pro، و82.67% في RoboCasa GR1 Tabletop.
أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز. يستخدم النموذج مدخلات صور RGB ولا يعتمد على بيانات العمق المرجعية؛ وأتاحت الشركة الشيفرة ومذكرة تقنية إلى جانب النموذج.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Anyverse Dynamics announce in its October 22, 2026 release of the open source MWA Phoenix robot manipulation foundation model, incl. Article summary: Anyverse Dynamics announced MWA Phoenix as an open source, 7 billion parameter latent world action foundation model for robot manipulation, designed for on device operation; coverage dates the announcement to October 22,. Topic tags: general web, ai, automation, code, regulation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
أعلنت شركة Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA-Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر صُمم لمساعدة الروبوتات على تنفيذ مهام التلاعب، مثل تحريك الأشياء والتعامل معها. يضم النموذج 7 مليارات مُعامل، وتقول الشركة إنه معدّ للتشغيل مباشرة على الجهاز بدلاً من الاعتماد على معالجة سحابية دائمة. 1
16
ومن أبرز ما تطرحه الشركة أن النموذج يتعامل مع صور الكاميرا RGB فقط، من دون مستشعر عمق أو بيانات عمق مرجعية صحيحة أثناء الإدخال. وأتاحت الشيفرة على GitHub، إلى جانب تقرير تقني؛ ويصف مستودع المشروع العمل بأنه يتناول نماذج العالم والفعل القابلة للتعميم باستخدام تمثيلات بنيوية ودلالية. 1
2
تسرد الشركة ستة اختبارات تشمل المحاكاة والتعامل بالذراعين والروبوتات الفعلية. وهذه أبرز النتائج الرقمية المنشورة:
| الاختبار | النتيجة المعلنة |
|---|---|
| LIBERO-Plus | 94.63% |
| LIBERO-Pro | 66.48% |
| RoboCasa GR1 Tabletop | 82.67% |
| RoboTwin 2.0، للتعامل الثنائي بالذراعين | 72.42% |
| Bench2Dex | 45.6% |
| RoboDojo، على روبوتات فعلية | ثلاثة أجسام روبوتية و18 مهمة |
بحسب التقرير الذي نقل الأرقام، تفوق أداء RoboCasa GR1 Tabletop على نموذج الشركة السابق WALA بمقدار 7.5 نقاط مئوية. أما نتيجة RoboDojo فتصف نطاق الاختبار على أجهزة فعلية، من دون أن يورد المقتطف المتاح نسبة نجاح إجمالية.
تختبر هذه المقاييس جوانب مختلفة: LIBERO-Plus يتناول الأداء في ظل تغيّرات بيئية، بينما يركز LIBERO-Pro على تعميم المهام؛ ويشمل RoboCasa GR1 مهاماً على سطح الطاولة، أما RoboTwin 2.0 فيتناول التعاون بين ذراعين. وتضم القائمة أيضاً Bench2Dex وRoboDojo، الذي يختبر التنفيذ على روبوتات فعلية.
إلى جانب النموذج الأساسي، أعلنت Anyverse عن Phoenix-ILA، الذي يدمج الحركة والتلامس في تعلم الأفعال، وعن Phoenix-PhysCanvas، وهو نموذج عالم محاكاة تفاعلي يتيح تحسين السياسات في بيئة سحابية قبل نقلها إلى الروبوت.
كما توضح ملاحظة الترخيص الخاصة بمشفّر Phoenix أن نقطة التحقق DINO110k، بما فيها العمود الفقري والمحوّل، مشتقة من DINOv3 الذي طورته Meta.
الأرقام المذكورة هي نتائج أبلغت عنها الشركة ونقلتها تقارير عن الإعلان؛ لذلك لا تعني وحدها أن الأداء تحقق بصورة مستقلة أو أعيد إنتاجه من جهات أخرى. كذلك، لا تفصّل المواد المتاحة هنا جميع جوانب البنية التقنية أو حدود نقل المهارات بين أجسام روبوتية مختلفة. ويظل نشر الشيفرة والتقرير التقني نقطة انطلاق للباحثين والمطورين الراغبين في فحص المنهج والنتائج بأنفسهم. 1
2
Studio Global AI
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز.
أعلنت Anyverse Dynamics في 22 أكتوبر 2026 عن MWA Phoenix، نموذج أساس مفتوح المصدر للتلاعب الروبوتي، يضم 7 مليارات مُعامل ومصمم للتشغيل على الجهاز. يستخدم النموذج مدخلات صور RGB ولا يعتمد على بيانات العمق المرجعية؛ وأتاحت الشركة الشيفرة ومذكرة تقنية إلى جانب النموذج.
بحسب الأرقام المنشورة، سجل 94.63% في LIBERO Plus، و66.48% في LIBERO Pro، و82.67% في RoboCasa GR1 Tabletop.