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#论文/研究

今日 59 条
9月25日周五
9月24日周四
9月23日周三
  1. qbitai74

    刷视频也能教会机器人干活:1200亿tokens人类动作预训练,误差按幂律下降

    亮源新创9月21日发布技术博客,披露Light-O1人类动作预训练规模从37.5亿扩展到1200亿token(最大约对应10万小时人类动作),在第一视角人类数据、公开机器人数据和自研人形机器人数据上适配后,动作预测误差、全身姿态误差和腕部位置误差均持续下降并呈幂律趋势,被其称为迁移缩放定律。

9月22日周二
9月21日周一
  1. HF blog62

    Learning Foresight without Explicit Trajectories for 3D Diffusion Policies 论文发布

    论文提出 Movement Trend Guidance,让 3D 扩散策略从短观测历史中学习交互演化的紧凑隐表示,训练时用稀疏未来夹爪状态监督,推理时仅保留该隐表示作为未来导向条件。

    推荐理由:论文提出 Movement Trend Guidance,用隐变量为 3D 扩散策略提供交互走向的前瞻信息,并给出多基准对比数据。

9月20日周日
  1. IEEE Spectrum robotics28

    水下钙钛矿太阳能电池在10米深处实现34.71%光电转换效率

    云南大学张文华团队研制出钙钛矿太阳能电池,在模拟水下10米光谱条件下光电转换效率达34.71%,陆地条件下为17.08%。他们将电池封装后集成到水下迷你机器人上,在南海涠洲岛附近测试,10米深处115平方厘米电池两小时发电324毫瓦时,2米处为1416毫瓦时。研究估算电池在25°C水温下可连续运行约5.5年。

  2. Hackaday robots55

    ETH Zurich 让机器人手用手指行走

    ETH Zurich 研究人员把一只商用机器人手改造成能用手指行走的装置,为其加装电池和 Raspberry Pi Zero 2 W,并开发神经网络控制软件。该手有 20 个关节、每指 4 个,网络根据先前动作、手部状态和当前目标迭代输出下一关节状态;训练先在仿真模型中进行强化学习,行走速度快于改造的四足运动模型。

9月19日周六
9月18日周五
  1. HF blog44

    MiniMax-H3 能否推理物理世界?全模态生成模型评测

    针对 MiniMax-H3 这类全模态生成模型,一项新评测考察其物理世界推理能力,在 517 个评测实例中整体成功率为 41.97%。其中基于视频的决策推理成功率最高,为 56.00%,基于音频的消歧推理最弱,仅 27.40%。评测设计了隐式提示配多帧、音频-图像、前缀视频和音视频四类任务,要求模型跨模态整合互补信息以推断潜在事件状态与未来动态。

  2. HF blog45

    FAMOS:从稀疏观测进行前馈 3D 关节建模

    Hugging Face 论文页发布 FAMOS,一个从稀疏无序部分点云预测可动部件分割与关节参数的前馈模型,支持包括单视图在内的可变数量输入。它提出 Multi-state Articulation Transformer,以交替的状态级与全局注意力聚合多观测关节线索,并引入观测关节跨度目标监督各部件在输入观测中的运动范围。

9月16日周三
9月13日周日
9月12日周六
  1. HF blog41

    World in World:用世界模型探索世界,免训练实现相机与时间控制

    World in World 是一种免训练的推理时接口,让冻结的自回归视频世界模型支持灵活的相机与时间控制。它把源视频观测、目标视角场景投影、几何渲染和缓存外已生成状态等异构证据转为带相机与时间标签的干净视觉状态,通过原生自注意力读取,并用对应路由器和 EWA 逐通道调节注意力。同一冻结骨干可支持相机控制重渲染、长时程回访和人体动作迁移。

9月11日周五
  1. HF blog33

    SpatialBlock:用合成积木堆叠任务提升 LVLM 空间智能

    研究者提出 SpatialBlock,通过合成积木堆叠任务提升大型视觉语言模型(LVLM)的 3D 空间推理能力。其构建的 SpatialBlock-15k 数据集包含 15,000 个积木堆叠问题,覆盖 3D 到 2D 投影、视角变换和结构组合,并加入受控颜色调制作为视觉线索。实验显示,用该数据集训练的 LVLM 在直接回答和基于推理的预测两种方式下均显著优于基线,并能泛化到真实世界空间任务。

  2. HF blog62

    论文提出 World Model RL,用世界模型加速自动研究智能体后训练

    论文提出 World Model RL(WMRL),用学习到的世界模型替代环境执行,以缓解自动研究智能体强化学习后训练中环境执行成为瓶颈的问题。作者进一步引入 Online Debiasing 与 Inverse-Variance Denoising 分别抵消世界模型奖励的偏差与噪声,并从理论上证明两者严格改善收敛保证。

    推荐理由:论文提出用世界模型替代环境执行来加速自动研究智能体的强化学习后训练,并给出理论收敛保证与跨任务迁移证据。

9月10日周四
  1. HF blog60

    SyncWorld:视觉校准让世界模型成为零样本模拟器

    Hugging Face 论文页介绍 SyncWorld,一种通过视觉校准让世界模型在未见相机、环境和本体上做上下文机器人世界建模的方法,无需下游训练。该方法以少量视觉交互作为上下文,尝试模拟机器人控制带来的视觉后果。

    推荐理由:SyncWorld 提出用视觉校准让世界模型在未见相机与环境上做零样本仿真,读者可了解其免下游训练的思路。

9月5日周六
9月4日周五
9月3日周四
  1. IEEE Spectrum robotics22

    德州农工大学 RoboBall:用巨型充气机器人球探索月球陨石坑

    德州农工大学团队研发的 1.8 米宽、150 公斤充气机器人 RoboBall III,通过内部摆锤移动重心滚动前进,仅用两个执行器,可翻越障碍并爬上 20 度斜坡。该机器人设想由月球车运至陨石坑边缘后自主下探,并用小型火箭将地质样本射回坑外,相关设计与德州采石场测试结果已发表于 IEEE Transactions on Field Robotics。

9月2日周三
  1. HF blog62

    Qwen-Drive-1.0:面向自动驾驶的视觉语言基础模型

    Qwen-Drive-1.0 是一个面向自动驾驶的视觉语言基础模型,在统一框架内整合 3D 感知、视觉问答与运动规划。模型保留预训练 VLM 架构,外接 BEV 感知头联合执行 3D 目标检测、语义占用预测和 BEV 地图分割,规划专家基于共享 VLM 表征生成未来自车轨迹。

    推荐理由:Qwen-Drive-1.0 把 3D 感知、视觉问答与运动规划统一在一个 VLM 框架内,并给出分阶段训练配方,可了解自动驾驶基础模型的构建思路。

  2. HF blog74

    ZimaBlue:通过可扩展视频预训练演进可泛化世界动作模型

    ZimaBlue 提出从大规模自我中心视频学习可泛化世界动作模型(WAM)的三阶段训练方案,先在大规模人类与机器人自我中心视频上做因果具身视频预训练,再通过视频-动作中期训练将视觉动态对齐到异构机器人轨迹,最后针对目标机器人做专门化。

    推荐理由:论文给出从大规模自我中心视频学习世界动作模型的三阶段方案,并报告零样本操作成功率随数据规模的变化。

  3. HF blog62

    H3-World:把语言理解变成世界控制,将 33B MiniMax-H3 视频生成器改造为交互式世界模型

    H3-World 提出一个框架,把 33B 的 MiniMax-H3 视频生成器改造成交互式世界模型,将语言指令转为精确、时间对齐的角色与相机控制,且不引入专门的动作模块。

    推荐理由:论文给出把 33B 视频生成器改造成交互式世界模型的具体路径,含样本量与可训练参数比例等关键条件。

  4. HF blog60

    DroneCATS 评测多模态 LLM 作为无人机视觉语言动作智能体

    论文提出 DroneCATS-Agent 与 DroneCATS 基准,把多模态大模型直接放入无人机控制回路,动作空间仅由提示词声明,无需微调或函数调用模式。评测覆盖接近可见目标、跟踪移动目标、搜索视野外目标和多无人机编队指挥四项能力,模型规模下探到 2B。

    推荐理由:DroneCATS 把多模态模型直接放进无人机控制回路,用四类任务对比前沿与 2B 小模型,可看到空间感知与动作协议之间的落差。

9月1日周二
  1. HF blog71

    LightNav-0:用 VLM 空间智能实现通用具身导航

    LightNav-0 是一个紧凑的通用具身导航模型,通过统一指向 token 与动作 token 化调用预训练 VLM 的空间推理能力,在 10 个公开导航仿真设置上取得单目成功率最优。

    推荐理由:论文给出统一 token 接口把 VLM 空间能力接到导航动作上,可了解通用导航模型如何跨任务与本体复用。

  2. HF blog45

    MineAmongUs:VLM 智能体在具身社交互动中的言语与非言语欺骗

    Hugging Face 论文提出 MineAmongUs——一个 3D 多模态 Among Us 沙盒,内鬼智能体需通过言语与非言语动作联合欺骗船员,并配套可配置的 VLM 智能体框架 ARIA,暴露五个认知组件消融轴。实验显示 VLM 智能体依靠言语与非言语联合欺骗取胜,非言语通道在框架消融和跨 VLM 评估中都是更关键的获胜因素。

8月31日周一
  1. Robohub38

    研究:人形机器人 Pepper 表现力越强,出错时人越不信任它

    一项发表于 Science Robotics 的研究让 50 人与商用人形机器人 Pepper 对话并共同决策,发现机器人出错会损害信任和影响力,无论它是否有表情动作。当富有表现力的 Pepper 打断对话或给出不合逻辑建议时,参与者催产素水平反而升高,且升得越高越不信任机器人、越少采纳其建议。脑成像显示,此时背外侧前额叶与内侧前额叶活动增强并协同更紧密,这一协同预测了催产素上升。