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#具身智能

今日 0 条
10月2日周五
  1. BestBlogs.dev32

    世界-动作模型(WAM)综述:从预测未来到机器人闭环控制

    一篇综述系统梳理了机器人领域的世界-动作模型(WAM),其核心是将未来状态预测与可执行动作生成连接起来,让预测服务于真实控制。综述将现有研究归纳为基于世界模型的强化学习、视频生成、潜在动作预训练和 VLA 模型四条路线,并覆盖机器人操作、导航、自动驾驶等应用及未来挑战。

9月29日周二
  1. Latent Space76

    AMD 以 82 亿美元收购 World Labs,Atlas 模型解决稀疏重建问题

    AMD 以 82 亿美元收购 World Labs。World Labs 创始人李飞飞在反思博客中提到,公司自 2024 年成立以来构建了图像、视频与空间重建的模型训练团队,并通过收购 SceniX 推进机器人仿真能力。其近期发布的 Atlas 是一种全模态模型架构,从 2D 图像输入预测新视角,在稀疏重建这一计算机视觉长期难题上超过专用模型,可用于机器人强化学习环境、场景生成和现实世界重建。

    推荐理由:AMD 以 82 亿美元收购 World Labs,读者可了解其空间智能与 Atlas 模型在机器人仿真等方向的能力积累。

9月28日周一
  1. Import AI32

    Import AI 474:Platonic mindspace、太空 TPU、智谱启动外层 RSI 循环

    Michael Levin 提出"Platonic mindspace"假说,认为心智是非物理模式,身体与机器只是这些模式进入物理世界的接口,并用 xenobots、anthrobots 及排序算法扰动实验作为佐证。本期 Import AI 还讨论了太空 TPU 与智谱启动外层 RSI 循环,并指出机器人领域正等待自己的 LLM 时刻,但尚缺通用算法。

9月24日周四
  1. Microsoft Research62

    微软研究:将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院发布针对物理 AI 机器人推理基础设施的系统性研究,指出把推理全部放在机载 GPU 上会限制机器人性能、续航与扩展性,卸载到边缘或云端 GPU 则有明显收益。

    推荐理由:微软对机器人推理负载的系统性测量显示,把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端可同时改善任务成功率与续航。

9月22日周二
  1. NVIDIA Blog62

    NVIDIA 发布 Isaac ROS 5.0,推进智能体化开源机器人开发

    NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0,这是一套基于 ROS 的 GPU 加速软件包集合,新增智能体工作流与平台支持,免费开源并已在 GitHub 提供。

    推荐理由:Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发,并列出多家厂商的落地方式,可据此判断开源机器人栈的演进方向。

8月14日周五
7月30日周四
  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为机器人的高层大脑,负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务,再把动作执行交给底层 VLA 模型,还可原生调用 Google Search 等工具。

    推荐理由:官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口,可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。

7月28日周二
7月27日周一
7月21日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布 Grabette 开源机器人操作数据采集系统

    Hugging Face 发布 Grabette,一套开源低成本的手持夹爪系统,用于记录机器人操作演示数据。它配备广角鱼眼相机和 RGBD 相机,分别负责策略视角与 6-DoF 轨迹追踪,硬件 BOM 成本约 490€,配套的机器人端夹爪 Gripette 约 120€。

    推荐理由:原文给出低成本手持夹爪的完整开源方案与浏览器处理流程,读者可据此判断机器人数据采集门槛的变化。

7月8日周三
  1. Mistral AI66

    Mistral AI 发布具身导航模型 Robostral Navigate

    Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点、比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

    推荐理由:官方给出单目 RGB 相机在 R2R-CE 上的成绩与训练方法,可据此判断具身导航对传感器配置的要求。

7月7日周二
6月9日周二
9月16日周二