2026 年 7 月中旬，机器人领域顶级会议 RSS（Robotics: Science and Systems）如期举办。与“机器人操作”直接相关的十余场研讨会，集中释放了整个子方向的最新焦虑与破局思路——从模仿学习的数据质量危机，到触觉这一“最后感知版图”的攻坚，再到工业级可靠性的认证路径。雷峰网(公众号：雷峰网)逐一梳理十大核心 Workshop 的定位与主张，并进一步提炼出贯穿全场的...

从“像素导演”转向“具身大脑”：RSS 2026“机器人世界模型”专题现场见证，想象力正在终结具身智能的“数据暴政”。 编辑丨岑峰 2026 年 7 月的悉尼，RSS 会场内，一种复杂的情绪正在蔓延：一半是火焰，一半是海水。 火焰来自于大模型在云端的持续狂飙，海水则来自于具身智能在现实落地中的“物理阵痛”。 在此之前，全球 AI 行业笃信一套名为“暴力美学”的成功公式：巨大的参数量 + 几乎...

来源：量子位 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/m5o_V3DPUoFzcoO8FqKHMw 代码Agent这两年为何进步飞快，成为AI界的宗门大师兄？ 因为这玩意儿自己个儿就超！闭！环！的！ 代码Agent可以自动执行、自动验证、自动反馈。写了代码跑一下就知道对不对，奖励信号非常清晰明确。 这给后训练（Post-training）阶段的自反馈闭环提供了完美条件...

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 Franka 摆餐具，你...