EN仿真基准
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清华丁宁团队发布灵巧手仿真基准 HandsOn，放出 18,000 条示范
机器人操作领域的主流评测基准，大多围绕两指夹爪搭建。面向五指灵巧手的评测数量少、规模有限，任务设置与计分口径各不相同，不同团队的实验结果难以横向对比。 10 月 19 日， 清华大学、北京邮电大学、自然意志与北京大学 联合发布论文《Hand…
智在无界卢宗青团队提出 Being-M0.7，依托人类视频动作先验，训练人形机器人全身移动操作
Being M0.7 依托一万余小时人类第一视角视频与人体动作数据，学习画面与全身动作的联合先验，再通过机器人轨迹完成中训与动作后训练，输出人形机器人全身移动 + 操作的控制指令。模型在 SIMPLE 仿真基准中综合成功率 71.1%，位列…
对话 Shallow-π 作者：压缩 Transformer 层级，具身模型竟做得更好？
一个圆柱、一块正在转动的孔板，足以让两种机器人模型拉开差距。 在 Shallow π 的真实机器人实验中，任务要求机械臂拿起圆柱，插入移动中的小孔。层数更多的大模型，可能在等待计算结果的过程中错过位置；一个层数更少、输出接近它的小模型，却能…
港大、港科广、北大等五校团队联合发布 AffordanceWAM，靠可供性激活真人训练视频
AffordanceWAM 的核心突破，是将「物体可交互位置与方式」的可供性，纳入世界动作模型的显式预测目标，彻底解决真人第一视角视频难以适配机器人训练的行业痛点，让原本容易造成负迁移的真人数据，转变为可规模化扩展的有效监督信号。 9 月 …
机器人学新忘旧？港大、原力无限等团队用真机给 VLA 做了一场压力测试
机器人的神经网络中，有个由来已久的问题：灾难性遗忘。 今天机器人学会了整理餐具，明天又学会了叠毛巾，后天学会了打包纸箱。等多个任务都学完之后，再回到第一个任务，它可能就退化到像没学过一样，不知道如何处理。对于家庭、工厂这些场景而言，学新忘旧…
特斯拉第三代人形机器人将亮相；Figure 机器人用屁股关抽屉；逐际动力完成 2 亿美元 B 轮融资丨电波周报
1. 特斯拉第三代人形机器人将亮相 2 月 2 日，特斯拉官博宣布第三代特斯拉人形机器人（Optimus V3）即将亮相，预计年产百万台。该机器人从第一性原理出发，进行重新设计，并且可以通过观察人类行为学习新技能。TeslaAI 转发表示，…