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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-08-19
来源:原文链接:
https://mp\.weixin\.qq\.com/s/tFfBQaXAMH4HM9obaSqjYg
让机器人在真机上靠自己越练越好,是这两年具身圈最主流的一条路,做法是让策略先从离线示范里学个底子,再靠一个奖励信号在真机上反复迭代。整条链路的成败几乎都取决于这个奖励信号,可它偏偏是最难拿的一环。
难处在于,一件长活儿的“好”从来不止一个维度。让一台 Fran...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-04
来源:RoboPaperHub
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/gEEALnYbNF5phOmDpvfF\_A
长时程操控里,单步动作预测易随时间漂移,动作条件视频模型又常因误差累积或推理过慢难以闭环。RSS 2026多篇工作把世界模型接到策略链路:用中间视觉状态稳住目标条件控制,或以可交互模拟器与想象推演支撑长视界训练与自改进。
长时程操控不仅...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-04
来源:智驾机器人技术前线
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ud9BIsM145JUfLUZPcsdCQ
机器人已经越来越擅长“看见”物体,却仍然不太会“记住”一个持续变化的世界。桌边的椅子被挪走、垃圾桶消失、推车突然出现,甚至同一个人从机器人身旁反复经过,都可能让语义地图迅速过期。来自卡内基梅隆大学 Robotics Institute 的 Sup...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-04
来源:量子位
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/dDwND7YxK6hzkALjamGf7g
“包括Physical Intelligence在内,如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域,也还没出现真正的奠基性工作。”
“中国真正领先的,恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案,中国公司又何必急着把自己称为‘中国版XX’?”
这是...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源:CAAI认知系统与信息处理专委会
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/10k0XqB4CSXO41uSrK-raw
导语:当视觉和语言模型已经能让机器人“看见”并“理解”世界,我们距离真正的通用机器人还有多远?在2026年的RSS(Robotics: Science and Systems)大会上,一场关于“机器人基础模型中的触觉感知”的研讨会...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源: 无问芯穹
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/YEUdWcZDIKU4as3Txs5Q6Q
近日,国际顶级学术会议 CVPR 2026 与 RSS 2026 先后公布录用结果。无问芯穹与清华大学等联合团队三项研究成果成功入选,其中一项获选为 CVPR 2026 Oral,两项被 RSS 2026 录用。此次“顶会三连中”充分展现了双方在强化学习算...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源:机器之心
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/MFTQ\_ysx0d7jO3sOVCmG3g
赋予机器人物理理解和预测能力是通用操作的关键。蚂蚁灵波等机构提出的 LingBot-VA 试图将视频帧预测与动作推理统一起来,让机器人通过自回归扩散框架学会“一边思考一边行动”。
在通用机器人领域,机器人控制需要的不只是“看懂”当前画面 ,还需要预...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
*来源:机器之心
*
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/4e6qXfhfbrNKuJOpRCQqtw
从第一视角观测中持续重构三维世界,并理解空间中的几何结构与开放语义信息,是机器人具身感知领域的核心问题。语义占据预测(Semantic Occupancy Prediction) 通过将空间划分为三维体素网格,并为每个体素估计 “空闲、占据、未知” 状...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-03
来源:具身智能之心
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/NFsKJ0AvASSQsaN6KEmcDQ
01.
现有导航评测到底缺了什么?
具身导航(Embodied Navigation)是具身智能的基石能力——让智能体在陌生环境中自主行动。从最初的视觉语言导航(VLN)和点目标导航(PointNav),到后来的物体目标导航(ObjectNav)、社...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-27
作者丨张 璐
编辑丨齐铖湧
在机器人技术狂飙突进的今天,具身智能领域正面临着一个行业性的核心困境:我们已经拥有了高容量的深度神经网络,但现实世界中高昂的交互与试错成本,成为了阻碍机器人通往AGI的最大瓶颈。
在虚拟世界里,游戏和代码的执行成本几乎为零,因此我们见证了 AlphaGo 的奇迹和大语言模型在编程大赛中夺冠。但在物理世界中,机器人每一次真机试错,都伴随着昂贵的时间成本...