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今日 9 条
8月5日周三
  1. HF blog53

    Push-Wiper:用分段推扫轨迹实现跨污渍与表面的通用机器人清洁

    Push-Wiper 将黏性污渍清洁重构为聚集问题,用海绵通过分段推扫轨迹逐步聚集污渍,再经后处理分离聚集物并实现海绵自清洁。该方法用 Diffusion Policy 生成自适应推扫动作序列,经任意表面位姿插值器(ASPI)和力位混合控制器执行,清洁得分(去除污渍面积百分比)最高比基线方法高 130%。

  2. HF blog62

    GROVE:从流式视频经验中构建并推理时间分层记忆

    GROVE 是一个免训练框架,用单一因果增长的记忆统一反应式视频问答与主动辅助,支持多尺度检索。它把细粒度感知证据逐步整合为带时间戳的时刻、连贯片段和跨天重复模式,每层配对应的检索技能。在 MM-lifelong 和 EgoServe 等基准上,GROVE 取得所比较方法中的最佳结果,消融显示各时间层与访问技能互补,跨多天证据时模式层收益最大。代码将发布于 GitHub。

    推荐理由:GROVE 用单一因果增长记忆统一视频问答与主动辅助,读者可了解其分层记忆与检索设计。

8月4日周二
  1. NVIDIA dev blog robotics58

    NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super 开源推理视觉模型

    NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super,这是一个 340 亿参数的开源推理视觉模型,用于自动驾驶开发。原文指出,以往轨迹生成、高层意图预测、场景理解和数据标注往往依赖彼此独立的模型,导致相关输出难以比较、模型行为难以排查、表示也难以在开发流程中复用;Alpamayo 2 Super 将这些能力整合到同一模型中。

  2. HF blog62

    SG-WAM:在几何感知策略空间中自引导世界建模

    SG-WAM 提出在策略表征空间内学习几何感知、动作条件化的动力学,用自引导潜在预测和几何监督训练,无需大规模预训练。基于 0.9B 模型,它在 LIBERO 上取得 98.5% 平均成功率、LIBERO-Plus 上 73%,并在分布内和分布外真机评测中优于强基线。方法将潜在未来预测、几何接地与流匹配动作生成端到端联合优化。

    推荐理由:论文提出在策略表征空间内做几何感知的世界建模,并给出 LIBERO 与真机评测结果,可供关注世界模型与操作策略训练的读者参考。

8月3日周一
7月31日周五
7月30日周四
7月29日周三
  1. genesis releases60

    Genesis 发布 v1.3.0,可微刚体仿真转正并新增扭转与滚动摩擦

    Genesis 发布 v1.3.0,可微刚体仿真不再被视为实验性功能,刚体求解器新增扭转摩擦与滚动摩擦,用于缩小仿真到真实的差距。新版本还在 RigidEntity.attach 中加入显式安装变换、为接触传感器加入连杆过滤,并修复了相机视频录制、SPH 流体浮力、场景重置后相机传感器刷新等问题。

    推荐理由:Genesis v1.3.0 把可微刚体仿真移出实验状态,并新增扭转与滚动摩擦,读者可据此判断仿真到真实迁移的建模能力变化。

  2. BAIR62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon

    IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化内核搜索框架,为 Apple Silicon 的 MLX 构建了后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Metal/MLX 内核。

    推荐理由:IBM Research 把 K-Search 扩展到 MLX,并给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计,读者可据此判断跨平台内核迁移的可行路径。

  3. HF blog74

    PruhaNLP 发布 TurboVLA-base:面向 SO-100 机械臂的可微调 VLA 检查点

    PruhaNLP 在 Hugging Face 发布 TurboVLA-base,一个面向 SO-100 / SO-101 机械臂的可直接微调 VLA 检查点,单个文件夹内含 config、完整权重(DINOv3 ViT-B + BERT + 交互层 + 动作解码器)与 tokenizer。

    推荐理由:读者可据此了解一个去掉 LLM 的 VLA 检查点如何组装、微调与在 SO-100 上部署。

7月28日周二
  1. HF blog44

    多轮长时程规划的物理学:从预训练到后训练的单教师与多教师在线策略智能体蒸馏

    研究者提出一个可控多轮环境,系统研究基础模型智能体长时程规划的获取、塑造与整合三阶段。预训练阶段,通过 CoT 状态转移建模显式构建世界模型可带来更强的长时程泛化,仅靠原子技能不足以实现组合泛化,而少量长时程数据即可奏效。后训练阶段,OPD 在低质量与长时程设定下有效区域比 GRPO 更广,多教师在线策略蒸馏(MOPD)则通过收敛到跨环境共享规划模式来整合能力。

  2. HF blog62

    论文提出具身操作数据金字塔,梳理五类数据来源与数据配方

    论文《Data Pyramid for Embodied Manipulation》将具身机器人学习数据组织为五类互补来源的金字塔,包括真实机器人数据、UMI 风格数据、第一人称与第三人称视角数据、仿真数据和通用视觉语言数据。

    推荐理由:论文把具身数据来源整理成五层金字塔,并梳理各类数据配方与基础模型能力之间的对应关系。

  3. HF blog43

    机器人学习中的进度奖励建模:一篇综合性综述

    一篇综述统一了机器人学习中的进度奖励建模,从模型接口、内部构建方法与评估基准三个层面梳理该领域。综述指出,终端成功信号无法说明机器人当前行为是在推进、停滞还是倒退,因此近期研究转向任务执行中提供反馈的进度奖励,但现有方法在观测、目标设定、输出信号、监督来源和评估协议上各不相同,难以比较。综述还总结了当前方法的主要局限并讨论了未来方向。

7月27日周一
  1. HF blog74

    NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时生成式手术机器人仿真器

    NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个动作条件驱动的实时生成式手术机器人仿真器,由 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 RTX PRO 6000 上运行。

    推荐理由:原文给出从离线世界模型到实时交互仿真的蒸馏与推理链路,可了解手术机器人策略评估环境的构建方式。

7月26日周日
7月23日周四
7月22日周三
  1. NVIDIA blog robotics71

    NVIDIA 开源首个 GPU 加速医疗物理仿真框架

    NVIDIA 开源 Medical Physics Simulation 框架,作为 Isaac for Healthcare 内的 GPU 加速能力,用于建模解剖结构与器械交互、生成难以采集的场景并训练或评估机器人策略。

    推荐理由:原文给出框架的仿真能力、开源入口与并行训练数据,读者可据此判断医疗机器人仿真工作流的复用方式。

7月21日周二
  1. HF blog78

    Pollen Robotics 开源 Grabette:用手持夹爪录制机器人操作数据

    Pollen Robotics 发布开源低成本系统 Grabette,用手持夹爪加双摄像头录制操作示范,自动转成 LeRobot 格式数据集。Grabette 硬件物料成本约 490€,配套机械臂末端夹爪 Gripette 约 120€,采集数据经 RTAB-MAP SLAM 处理后在浏览器中完成转换。

    推荐理由:开源手持夹爪加浏览器处理流程,把真机操作数据采集从遥操作里解放出来,可据此判断数据采集门槛的变化。

  2. HF blog54

    Apple-π 发布以物理定律为锚的视频模型基准

    Apple-PI 提出一个以物理定律为锚的基准,用分阶段推理评测诊断视频生成模型在模拟经典力学时的失效位置。该基准包含 Orchard 数据集,覆盖经典力学十类典型任务的 400 段视频,区分单定律与多定律任务;评测协议分感知、公式化、演绎三阶段,采用链式帧提示,并将生成视频视为模型的可见推理轨迹。

  3. HF blog62

    ReflectWorld-MM:面向开放视频流的实体导向多模态记忆系统

    ReflectWorld-MM 是一个面向开放视频流的实体导向多模态记忆系统,用分层长期记忆围绕持续存在的实体组织观察,以改进跨时间的跟踪与推理。系统包含三部分:在有限短期记忆下把音视频流转化为实体解析观察的感知前端、基于人类记忆理论的分层长期记忆(耦合多尺度情景记忆、演进的实体中心语义记忆与程序性记忆),以及可接入现成助手的完整实现。

    推荐理由:论文提出面向开放视频流的实体导向多模态记忆系统,读者可了解其分层记忆结构与六项基准表现。

  4. HF blog78

    RynnBrain 1.1 发布:具身基础模型新增接触点预测与 3D 定位

    RynnBrain 1.1 发布,是覆盖 2B、9B 和 122B-A10B 三个规模的具身基础模型家族,在 1.0 基础上为全系列引入接触点预测,并为 2B 和 9B 模型加入原生 3D 定位。

    推荐理由:RynnBrain 1.1 在 1.0 基础上加入接触点预测与原生 3D 定位,并给出多本体真机部署结果,可据此了解具身基础模型的能力边界。