「触觉感知」共找到 343 篇相关文章
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
谢赛宁×李飞飞×LeCun首次联手！寒武纪-S「空间超感知」AI震撼登场
Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S：迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强，但无法像人类一样感知世界，为此构建Cambrian - S系列模型，开源相关数据和模型，还开发了新原型。
突破三维感知瓶颈：魔芯科技发布VGGT系列成果，实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队，基于 VGGT 架构发布四项成果，突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资，后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
HAMi × NVIDIA：GPU 拓扑感知调度实现详解
HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能，解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理，介绍核心特性、阶段及代码，用双策略寻优算法保障性能与资源健康。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能：从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议，2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能，涵盖多模态感知、世界模型等主题，介绍了投稿详情及联系方式。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间，速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系，且技术路径和产品侧重有差异，具身智能注重工程落地和系统能力建设。