「跨具身学习」共找到 2491 篇相关文章
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。
数据限制具身？觅蜂杀进场破局：高质量数据水电一样即取即用
2026年4月16日，觅蜂科技发布一站式物理AI数据服务平台等，董事长姚卯青称当前具身智能面临数据荒漠问题。觅蜂打造“又全又好又快”数据供给，还启动蜂巢数据共创行动，与多家企业合作。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。
具身智能落地四问：路线图、陷阱、生态位与破局思路｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱，企业应耐心发展；智能机器人对手是人工与专用设备，要找生态位，梅卡曼德做通用组件应对挑战。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
RoboScience机器科学发布轮式仿人形机器人REX G1，打造新一代具身生产力伙伴
8月17日，RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1。它搭载自研VLOA架构通用具身大模型Visics，面向多场景，能在真实世界完成任务闭环，具备多方面优势。
3.9K star 惊艳！！媲美IDM，跨平台，AI加速，这届高中生牛逼了！
Ghost-Downloader-3是高中生用Python打造的跨平台多线程下载器，初衷是帮B站UP主整合资源。现具AI加速等功能，在GitHub获3.9K星，安装简单，未来还将添加磁力和BT下载。