#机器人操控
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信息流里打上「机器人操控」标签的资讯、产品与论文,按刊登时间排,新的在上。
9月18日
7月8日
6月17日
NVIDIA GEAR 发布 ENPIRE:AI 编程 agent 自主操控真实机器人做实验
NVIDIA 和 CMU 搞了个能自己跑实验的机器人系统,AI agent 操控真实机器人干活,成功率99%,还开源了。
6月11日
Fourier Features 让模仿学习策略实现高精度操控
做机器人操控和模仿学习的团队值得关注——傅里叶特征解决了神经网络对低频偏好的固有问题,让你在点云策略上直接获得高精度提升,代码和视频已开源,可以直接上手试。
6月9日
论文13:07
AHA-WAM:异步自适应世界-动作模型,机器人操控新SOTA机器人操控研究者终于有了一个能高效解耦世界建模与动作执行的方案——AHA-WAM在速度和成功率上双赢,做具身智能的团队可以直接参考其异步架构设计。
6月2日
LP-DS:轻量级扩散策略微调方法,提升机器人操控与强化学习效率
做机器人操控或强化学习的团队,终于有了一个不更新大模型也能微调扩散策略的轻量方案——LP-DS 在保持动作多样性的同时提升回报,建议试试看能否解决你的分布偏移问题。
5月18日
VLA-AD:离线语义引导蒸馏,将7B VLA教师压缩44倍至158M学生模型
做机器人策略部署的团队终于有了实用的模型压缩方案——VLA-AD用VLM离线语义信号替代在线大模型,7B教师变158M学生,速度3倍提升且性能几乎无损,做实时闭环控制的开发者可以直接参考。