本文为近日召开的CoRL 2017大会上，MIT TR 35得主、UC Berkeley助理教授 Anca Dragan 所做的演讲整理，雷锋网作为受邀媒体参加了CoRL大会，并与Anca Dragan进行了交流。在雷锋网将于1月举办的GAIR硅谷智能驾驶峰会上，Anca Dragan也将出席并发表演讲。 Anca Dragan现任UC Berkeley的电子工程与计算机科学助理教授及Int...

来源：将门创投 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/b0QNQtAau3xvEEl7ROVqKg 香港大学与忆生科技等机构将逐会话的动捕适配改为一次参数生成，为低成本灵巧手遥操作提供更准确的上游输入。 具身智能系统需要高质量的操作示教。在灵巧手场景中，数据采集首先面临一个基础问题：操作员实际做出的动作，能否被动捕设备准确记录。指尖位置和关节角度的偏差会进入动...

来源：JOJO极致算法 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/9PxTNLKMVuDB3cGFkfqtOQ 导读：从大模型感知延伸至机器人自主学习，具身智能正在经历从“理解语义”到“对齐物理法则”的关键跨越。要想让智能体在开放世界中稳定作业，系统亟需跨越三道核心障碍：空间感知中环境边界与拓扑关系的丢失、末端抓取中二维表面接触带来的严重穿模与受力失稳，以及人形机...

来源：AI Paper每日精选 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/KW1BTOYgc6VqjICMy\_raGw 多视角输入的 VLA 模型，嘴上说着「全局+腕部互补」，注意力却几乎全程黏在腕部相机上：该看全局规划的阶段它不看，该切回局部操作的阶段它又不调。这篇 CoRL 2026 论文让模型先预测「接下来要干什么」，再用这个意图去调度该看哪个视角。 多视...

来源：机器之心 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/BHAcQel47t43\-N\-pMz5\-cg 把一本书放到书架，前面的动作并不复杂：找到空位，对准方向，向前推。真正的困难在接触发生时：书撞到旁边了吗？推的方向偏了吗？推到底了吗？在这种时候，视觉几乎没有任何变化，模型只能靠力来推断任务状态。 想学会力，离不开数据。但是力和真实机器人硬件强绑定，带力数...

来源：RoboDDL 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/Q6Z1I0PtuVltATBWfdpwSw 【摘要】机器人学习领域顶级盛会 CoRL 2026 截稿在即。本文梳理了今年新增的审稿人绑定机制、Limitations章节要求等核心政策变化及北京时间精准时间线，供各位学者参考。 作为机器人学习（Robot Learning）领域的顶级学术会议，第十届 ...

*来源：具身智能之心TeachDaily * 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Gbc8BCSCfCp1PwrYDSV3lg **编辑 | 具身智能之心TechDaily* 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 CoRL 2026 接收结果公布后，我们系统梳理了其中的具身智能相关工作。 没有预设 VLA、World Model 或 Humanoid 等方向，而是...

来源：SYSU空间智能实验室 文章链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/XAUw\_di7qNXt07CBYP665g ? 研究方向：视觉位姿回归 · VLA模型强化学习后训练 · 基于流的VLA在线强化学习 · 大规模机器人训练数据生成 论文一｜几何感知的绝对位姿回归 ? 核心创新：引入几何位姿代理（Geometric Pose Proxy），将位姿回归分解为几...