Ai2于11月6日发布ToyBlocks，这是其FoundationWorlds系列的首个开放模拟环境：让研究者在一个可控的桌面机器人场景里，系统改变训练数据、任务和模型，再观察机器人能否迁移到未见过的条件。
环境围绕机械臂和带字母、图案的积木设计，任务包括推、翻、旋转、堆叠、搜索与排序。ToyBlocks可自动生成任务和训练演示，并提供训练、评测和失败分析工具；研究者可以分别检查高层规划与低层动作控制，判断失败来自数据、感知、推理还是执行。
首批开放内容包括仿真资产、数据生成器、训练与评测代码、验证集和两个模型。Ai2报告首批数据含85,336条长程演示，约1,600小时机器人执行记录、1.44亿帧。初步实验显示，若干VLA模型在位置、物体数量等变化下仍有泛化困难；纯仿真训练的分层系统也在Franka实体机械臂上做了迁移测试，但实机样本只有30个场景，结果还需要更多试验验证。
它的价值不在于再发布一个机器人模型，而是提供可以控制变量、复现实验并定位失败原因的开放研究台。研究者可据此比较不同数据配方、规划器和动作策略对新任务及仿真到实机迁移的影响。
Ai2官方介绍：https://allenai.org/blog/toyblocks
项目与文档：https://allenai.github.io/ToyBlocks/ |
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