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Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。
机器人GPT时刻！英伟达WAM赋予全机器人零样本操作能力
英伟达发布世界动作模型 DreamZero，通过耦合视频生成与动作预测，让机器人有物理直觉，能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习，适配不同机体，还经优化实现高速推理。
手把手带你入门机器人学习，HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库
HuggingFace与牛津大学研究者推出机器人学习教程，附带开源数据集、模型等的LeRobot库。教程从经典机器人学讲起，介绍强化、模仿学习及通用策略，还提及解决现实瓶颈的技术与前沿模型。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
英伟达让机器人「做梦学习」，靠梦境实现真·从0泛化
英伟达推出DreamGen项目，让机器人‘做梦学习’。它利用视频世界模型生成神经轨迹，仅少量现实视频就能让机器人学会新任务，实现从0泛化，还将助力GR00T - Dreams发展。
机器人也有“Aha Moment”！Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。
刚刚，谷歌发布机器人最新「大脑」模型！思考能力SOTA，还能「跨物种」学习
谷歌旗下DeepMind发布Gemini Robotics 1.5系列模型，包括Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics - ER 1.5，能让机器人学会‘思考’，还可跨具身形态学习技能，有望开启通用机器人新时代。
独家 | 破壳机器人完成亿美元级融资：「操作」才是具身落地的最大挑战
AI科技评论获悉，通用具身智能公司破壳机器人完成亿美元级Pre - A轮融资。其聚焦机器人操作能力，采用“WAM×RL×DATA”飞轮体系实现快速迭代，还推进软硬件联合研发探索具身落地。