Facet-0：面向精细接触操作的机器人基础模型
Facet-0 是一款聚焦接触密集型任务的机器人基础模型，主要用于解决复杂物理交互和高精度操作中的控制难题。通过优化的模型架构与训练策略，该模型显著增强了机器人对物体表面接触、力反馈及精细动作的掌控力。对于从事机器人与物理世界交互研究的开发者而言，Facet-0 提供了一种切实可行的技术方案，可用于推动工业装配和精密操作等场景的落地应用。
Mevion：低成本开源双臂操作数据采集系统
Mevion是一个创新的低成本、开源数据采集系统，专为双臂机器人操作任务设计。该系统旨在解决机器人领域长期存在的痛点：高质量、多样化的训练数据获取成本高昂且过程复杂，尤其对于需要精细协调和复杂任务执行的双臂机器人而言。传统的机器人数据采集系统往往价格不菲且封闭，限制了研究和开发的普及性。 Mevion的核心价值在于其开源特性和成本效益，极大地降低了机器人研究与开发的门槛。通过提供一个易于访问和定制的平台，它使得小型实验室、初创企业乃至个人开发者都能够高效地收集用于训练AI模型（如强化学习或模仿学习）所需的大规模数据集。这对于开发能够执行复杂物理任务的AI Agent至关重要。 该系统的推出，不仅促进了机器人社区的协作与创新，也为工业自动化、服务机器人、医疗辅助等多个应用场景中双臂机器人技术的进步奠定了数据基础。它强调了通过技术民主化来加速AI Agent在现实世界中部署的潜力，为开发者提供了构建更智能、更灵活机器人系统的关键工具。