动作数据
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清华大学弋力团队发布 PASSAGE，让人形机器人自己挑动作穿过杂物间
PASSAGE 研究将场景对齐的人体动作数据积累至100小时量级，通过流匹配规划器搭配感知增强的全身追踪器架构，让人形机器人能够在杂乱受限环境中自主选择并组合跨越下穿侧身避让等多元运动动作。仿真测试结果可以直观证明，机器人无接触通行的成功率…
从任务失败中获取新控制器，卡内基梅隆团队用 ELEVATE 帮机器狗补能力
搭载机械臂的四足机器人，比轮式机器人更能适应复杂环境。但却有一个硬限制：所有动作都要提前训练好，存进动作库里。 如果库里没有对应的动作，哪怕换再多任务代码，机器人也做不出这个姿态。 那么机器人可不可以自己发现，任务失败是因为缺少哪个动作，然…
谷歌发布 Genie 4，Genie 系列首次原生生成音频
北京时间 10 月 28 日凌晨，谷歌 DeepMind（Google DeepMind）在官方博客发布新一代世界模型 Genie 4，谷歌官方博客同步发文介绍，谷歌 CEO Sundar Pichai 同时在 X 上发帖宣布。能实时交互、…
自然意志物理基模 Natura-1 首次亮相：技术、启发与幕后故事
自然意志物理基模 Natura 1 首次亮相：技术、启发与幕后故事 10 月 13 日，由清华大学电子工程系助理教授、博士生导师丁宁创办的自然意志（Nature Will）发布了成立以来首个通用具身基础模型 Natura 1 及技术报告，引…
仉尚航等提出 HAF-VLA，让人形机器人分层生成协调的全身动作
仉尚航等提出 HAF VLA，让人形机器人分层生成协调的全身动作 人形机器人要学会自主走向目标、俯身、再伸手抓取，卡点在于全身动作的协同生成。腿、腰、头部与双臂串联在同一条运动学链上：底盘偏移几厘米、腰部角度差几度，手臂就得伸得更远代偿。持…
自然意志物理基模 Natura-1 首次亮相：技术、启发与幕后故事
10 月 13 日，由清华大学电子工程系助理教授、博士生导师丁宁创办的自然意志（Nature Will）发布了成立以来首个通用具身基础模型 Natura 1 及技术报告，引起了业内广泛关注。 这是一个拥有 500 亿参数的混合专家（MoE）…
Jim Fan、韩松团队提出 Robota-Embed：机器人检索经验，动作比画面更关键
具身智能机器人想要复用过往操作经验，普遍会检索历史示范视频，模仿曾经成功的操作。 但传统检索大多只比对画面外观：只要桌子、物体看起来一致，就判定是匹配片段，忽略机械手当下的运动方向。同样的纸箱、同一段胶带，封箱和撕胶带两张画面几乎看不出差别…
「摔倒」方显真差距，I-BFM 把物理交互训进行为基座模型
这两年有不少惊艳的机器人搬箱子的 demo，但不知道大家是否有注意到一个细节，绝大多数 demo 里，一切都是按剧本走的。箱子摆在它该在的位置，机器人站得笔直，一遍过，没有任何干扰，甚至大部分镜头里都没有人的出现。 现实世界不是这样。手会没…
贾奎团队新作：让世界动作模型真正理解三维空间
UNITAS 将观测、动作与场景变化统一至同一个米制三维坐标系：以点轨迹表征人手与夹爪的运动，用场景流描述场景点的位移，让世界动作模型不再单纯依靠图像推测环境演化。模型参数量仅 1.7 B，在 LIBERO 基准测试上取得 99.8 % 任…
传 DeepSeek 将投入具身智能赛道，中美基础大模型公司齐现重大信号
10 月 12 日夜，有消息传出 DeepSeek 创始人梁文锋近期密切关注具身智能领域，DeepSeek 正在评估是否进入具身智能赛道，方案可能包括亲自组建团队下场研发，或通过投资相关企业切入。另据彭博社报道，DeepSeek 计划领投腾…
杨立昆 JEPA 最新论文，端到端规划的下一程在哪？
有关具身智能，JEPA 是世界模型内一个无法回避且值得反复讨论的技术路线。它拥有很多颇具希望的特质：更好的抗干扰能力、更高效的计算与训练效率、极低的数据标注依赖......更重要的是，JEPA 基于表征学习来捕捉物理世界的规律，从而进行实 …
智在无界卢宗青团队提出 Being-M0.7，依托人类视频动作先验，训练人形机器人全身移动操作
Being M0.7 依托一万余小时人类第一视角视频与人体动作数据，学习画面与全身动作的联合先验，再通过机器人轨迹完成中训与动作后训练，输出人形机器人全身移动 + 操作的控制指令。模型在 SIMPLE 仿真基准中综合成功率 71.1%，位列…