作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 2026 年 7 月 13 日，RSS 2026 于悉尼正式开幕。从会场展示来看，如何突破机器人数据瓶颈几乎成为今年具身智能研究的一条主线：有人继续扩大数据规模，有人寻找新的数据来源，也有人探索生成模型带来的数据增量。 来自南加州大学 PSI Lab 的 研究团队展示了论文 Ψ₀，从另一个角度展开思考：如果手里的真机数据短时间内无法变多，我们能不能先改变数据的使用...

来源：公众号“强化学习CASIA” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qo-2ViC3UV8GXYscXcpRwA?scene=1&click_id=7 中科院自动化所深度强化学习团队提出了一种新的面向具身基础模型长期持续学习的强化学习后训练方法——LifeLong-RFT。该方法针对现有视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action...