EN长程任务
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杨立昆 JEPA 最新论文，端到端规划的下一程在哪？
有关具身智能，JEPA 是世界模型内一个无法回避且值得反复讨论的技术路线。它拥有很多颇具希望的特质：更好的抗干扰能力、更高效的计算与训练效率、极低的数据标注依赖......更重要的是，JEPA 基于表征学习来捕捉物理世界的规律，从而进行实 …
想造 GPT 通才的年轻人，和相信专才的老将｜IROS 2026 现场
9 月 27 日到 10 月 1 日，第 39 届 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）在大卫·劳伦斯会展中心举办。 上一次匹兹堡举办 IROS 还是在 31 年前的 1995 年，31 年里，CMU 在这里把机…
对话日冕钟元鑫：工业场景更适合验证 Physical RSI
最近，RSI 正重新成为 AI 行业的高频词，而在具身智能领域，它已经开始被推向一个更具体的问题：机器能不能在真实世界里自我改进？ RSI，即 Recursive Self Improvement，指系统能够参与改进自身的代码、工具或训练流…
清华赵行团队与北大刘珂团队发布 SkelWAM，用骨架让策略零样本跨十种机械臂
SkelWAM 实现了在一台机器人上训练好的操作策略，可以直接部署到其他不同结构的机器人身上。研究团队设计了一套统一手臂骨架的公共几何表征。模型接收视觉画面，读取本体状态，预测后续动作，全部基于这套表征。策略只在 Franka 上训练，迁移…
对话清华大学教授曹婷，物理自进化的「因果」与突破
9 月 21 日， 「 ICCL 自进化 · 物理智能 Open Day」 在清华大学无锡研究院智能产业创新中心举行 。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤罕见亮相并致辞，首创「物理自进化（PSI, Physical …
对话上海交大杨理欣：为什么机器人需要一条「三维时间轴」
机器人会倒水，却可能在放下瓶子后忘了刚才倒过哪一瓶。会执行动作，不等于知道任务该如何推进；机器人还需要把任务意图、行动历史与世界变化连成一条三维时间线。 这类失败不完全是抓取精度问题。今天的视觉—语言—动作模型（Vision Languag…
独家探访停摆机器人数采场，具身智能正在重算数据这笔账？
9 月 1 日下午，42 号电波来到位于北京石景山区的一家人形机器人数据训练中心。当时正值工作日的下午，这里却四下无人，在训练中心的参观区、农业种植区以及特种区等多个区域也没有正在工作的机器人。 据多家媒体报道，该人形机器人数据训练中心已停…
ACE-Data-0 开源背后：我们和大晓机器人聊了聊具身数据的下一步
机器人看视频就能学会一切？那你就太高估它了。 比如生活中最简单的场景，从桌面拿起水杯。这件事人类几乎不需要思考；对机器人而言，却是一条由感知、移动、抓握、接触、物体状态变化和任务记忆共同组成的长链条。 视频可以告诉模型「拿起水杯」，但手指在…
上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action：把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA
VLA 模型可以把图像和语言指令转换成机器人动作，训练的过程中，研究人员通常只评价机器人的动作像不像专家。至于机器人的动作会怎样改变物体、空间关系和任务状态，通常没有被明确交给模型学习。短任务可能掩盖这个缺口；一旦任务变长，或者视角、背景和…
把 Codex、CC 搬进机器人训练? 朱玉可、Jim Fan 最新力作谈具身持续学习系统
让机器人去拿一罐可乐，听起来像一件很小的事。 但行动的每一步都可能翻车：没看清可乐罐，抓取姿态歪了，路径规划撞到了桌角，手指夹住了空气，或者好不容易拿起来，下一秒又把它放错了地方。 最后给你一句很没用的反馈：任务失败 。 这就像程序崩了，但…
英伟达用 SimFoundry，打通机器人 Real2Sim 最后一公里
近年来， DexMimicGen 等自动化数据合成工具和 PolaRiS、Isaac Sim 等仿真工具为解决机器人数据与训练问题，提供了可扩展的替代方案。 但是让开发者通过「CAD 建模、提供物理约束、摆放场景」等步骤手动布置仿真环境，并…
KEMO：给 VLA 装上「记忆插件」，长程任务性能提高 23.6%
2026 年 6 月 17 日，成立于 2024 年的机器人训练基础设施初创公司 XDOF 解除低调状态，完成 7,000 万美元融资，投资方包括 Thrive Capital、 Spark Capital 等一众知名投资机构。 几乎在完成…