Simate 亮出首版通用物理快系统 Simate-beta：登顶 RoboDojo，平均分 33.95、成功率 27.96%
Simate（Silicon Mate）把路线定在「通用物理快系统」：高层规划交给通用推理能力，实时感知与动作输出由一个参数量做大的快系统承担，目标是零样本或少样本的陌生环境泛化，而非逐任务采集数据重训。据团队介绍，这次参评的基础模型并未针对 RoboDojo 做专门优化。
成绩是榜单上的两项：按 Simate 提供的、更新于 9 月 23 日的 RoboDojo 榜单，simate-beta 以平均分 33.95 排名第一，对应成功率 27.96%。公司明确说明这是榜单评测结果，真机表现另行展示，架构与模型规模也留到后续技术报告披露。
更值得看的是研发方式：Sinfra 负责训练、仿真与推理基础设施，AutoResearch 引擎接管实验拆解与反馈，SiPAI 是原生面向自动化研究的可插拔模型框架，人只负责提假设、划约束与关键取舍。MIT、加州理工、清华、北大等研究者已参与 AutoResearch 内测。团队称模型与自动化研究的三项工作将通过论文和技术报告陆续公布、相关成果计划分阶段开源。
原文链接：量子位 / Simate 官方站
核验记录
量子位 9/26 17:07 首发稿，正文写明引用的 RoboDojo 榜单更新于 2026 年 9 月 23 日；官方站 simate.ai 直读 200 但站内无日期字段（/blog 与 /news 均 404），另核实 GitHub SIPAILab/SIPAI 仓建于 9/23 09:17 UTC。三处时间戳互相印证在窗内。未直读 Simate 官方新闻稿正文，榜单分数取自量子位转述的 Simate 提供版本
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