Dream Labs 发布 Dream-1，这是一种 World Action Model（世界动作模型），可零样本控制从未见过的双臂平行夹爪机器人，在未见过的任务与环境中执行操作，并通过公开 API 以约 3 美元/小时的价格提供服务；公司同时宣布以 9000 万美元种子轮融资走出隐身模式。⁠ 他们主要解决的问题：“模型能够将零样本信息泛化到未见过的环境、任务甚至其他机器人，那么新型机器人就能从一开始就具备实用能力”，如何实现的，就具体看技术文档吧，https://dreamlabs.ai/research/dream-1/ 如何使用： “Dream-1 设计得尽可能接近即插即用。只需连接您的机器人，将其指向 API，即可运行。无需任何机器学习背景即可上手” 如果他们宣称这个实现了，和我前段时间分享的机器人推理市场的商业模式高度相似了。 团队背景： Dream Labs 由四位来自英伟达 GR00T 机器人研究团队的核心成员于 2026 年联合创立，他们在英伟达期间主导发布了引入 World Action Models（世界动作模型）的 DreamZero 论文，随后离职组建公司并推出 Dream-1。⁠ 这是在英伟达里开发了zero，出来后就变成了升级版本的One版本。 CEO Joel Jang @jang_yoel（韩国人，前 GR00T 世界模型负责人，主导 LAPA、DreamGen、DreamDojo 与 DreamZero）；CTO 葛云皓（前 GR00T 视频模型负责人，参与英伟达 Cosmos 系列）。 第三方对模型的评估： 第三方公益机器人模型评估机构Robocurve PBC，对他们的模型的评估： https://x.com/robocurve/status/2112232494330483085 之前的研究： DreamZero 核心论文为《World Action Models are Zero-shot Policies》，由英伟达团队提出 World Action Model（WAM），基于预训练视频扩散骨干联合预测未来视频与动作，实现未见任务/环境超2倍泛化提升、7Hz实时闭环控制，以及仅需30分钟数据的跨本体适配； DreamZero（核心WAM论文）：《World Action Models are Zero-shot Policies》 https://arxiv.org/abs/2602.15922 https://github.com/dreamzero0/dreamzero DreamDojo（《A Generalist Robot World Model from Large-Scale Human Videos》 https://arxiv.org/abs/2602.06949 https://github.com/NVIDIA/DreamDojo DreamGen（《Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models》 https://arxiv.org/abs/2505.12705 https://research.nvidia.com/labs/gear/dreamgen https://github.com/nvidia/GR00T-dreams 《Latent Action Pretraining from Videos》 https://arxiv.org/abs/2410.11758 https://github.com/LatentActionPretraining/LAPA