算法论文8
宇树机器人新策略可学各种极限动作
机器之心
AI 摘要
多机构研究提出 OmniXtreme 框架,将动作学习与物理驱动微调解耦。经测试,它在仿真和现实中表现优异,打破高保真度与可扩展性权衡,证明生成式预训练是机器人能力进化路径。
阅读原文 · 机器之心
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
腾讯开源框架,一句话造3D世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
AIGC开放社区
新闻资讯7
OpenAI:暂停前沿模型强化学习训练
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周,加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复,最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
机器之心
新闻资讯7
宇树机器人上市前破两项人类纪录
IPO前夕,宇树科技放出新一代人形机器人「超人」预告视频,其打破两项世界纪录:0.85米短腿原地起跳2米高,冲刺跑峰值速度超博尔特。该机器人仅研发三月多,后续提升空间大。8月19日宇树将上市。
量子位
开源动态8
OpenMOSS开源WCM,让VLA强化学习起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
机器之心