#机器人策略

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信息流里打上「机器人策略」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

8月24日

这项研究提出了Q-规划，通过离线策略Q函数与大型视觉运动BC策略的结合，实现了机器人策略的自我改进，显著提升了机器人操作的性能，值得一试。

arXiv cs.LG@Varun Giridhar 等 5 人原文

7月17日

模型多源确认精选73°11:32

NVIDIA发布了RoboTTT，能把机器人策略的上下文窗口做到8000步，看懂人类演示后直接模仿，长任务完成率比单步模型高87%。想了解机器人怎么学更长历史可以看这个。

arXiv cs.AI@Yunfan Jiang 等 11 人3 个信源在谈原文

7月2日

机器人老是失败？试试FAR，它让机器人从失败自学习，不用人管。仿真和真实环境都提升10%以上。

arXiv cs.AI@Haoran Hao 等 4 人原文

6月16日

机器人策略新框架LaWAM，不用生成视频就能预测场景变化，又快又准，成功率98.6%还低延迟，推荐做机器人控制的看看。

arXiv cs.AI@Jialei Chen 等 12 人原文

6月9日

论文精选09:42

做机器人策略部署或安全检测的团队，终于有了一个不依赖模型内部状态、零运行时开销的失败预警方案——ActProbe 只需动作序列就能提前发现异常，建议做真实机器人实验的开发者直接试。

arXiv cs.AI@Bingjia Huang 等 10 人原文

5月27日

论文精选72°10:34

做机器人策略学习和 VLA 模型的研究者终于有了可用的细粒度数据框架——FineVLA 不仅开源了 47K 条验证轨迹和基准，还证明了细粒度指令能显著提升操控精度，做双臂操作或仿真迁移的团队可以直接用。

arXiv cs.AI@Xintong Hu 等 14 人原文