跳到正文
5件大事5个来源5件一手发布约 2 分钟阅读
头条

研究:VLA 全权重微调缺少 fp32 主副本会静默抹掉大部分更新

一项 arXiv 预印本研究指出,VLA 模型以 bf16 训练且无 fp32 主副本时,AdamW 会把小于权重 1/512 的更新直接舍入掉;12 个开源 VLA 代码库中有 9 个默认或文档配方这样训练,包括 LeRobot 的 SmolVLA 默认配置及其 π0/π0.5 指南。

Shubham Singh · arXiv一手原文
01

技术

智元机器人一手

智元开源 AGIBOT WORLD 2026 第四版“Physical Reasoning”数据集

智元开源 AGIBOT WORLD 2026 的第四版“Physical Reasoning”数据集,任务设计重点从操作难度转向决策复杂度。该数据集覆盖 10 类以上逻辑推理场景,按 Easy、Medium、Hard 三级组织,并提供高层问答与低层动作轨迹,用于高层决策模型与低层动作策略的协同训练。

02

论文研究

Ariel Slepyan 等15人 · arXiv一手

OpenTac 发布可定制三维触觉皮肤及配套设计生态

OpenTac 提出一种可定制、可扩展的电阻式触觉皮肤及全栈生态,通过结构化可变形覆盖层把切向载荷转为空间变化的压力分布,相邻 taxel 的差分响应可解码局部剪切向量,共模响应编码法向力。

Anais Jeger 等3人 · arXiv一手

arXiv 论文研究月面机器人集群的涌现式协同保温

arXiv 论文研究月面机器人集群能否以自身成员作为热屏蔽,用强化学习训练一套由二十台机器人共享的策略。策略只在月夜结束时收到一次奖励,即最冷五台机器人的平均温度,奖励不含位置、间距、暴露或运动信息,集群仍涌现出聚集和在外围与核心间轮换两种行为。

Xiao Tan 等4人 · arXiv一手

FORCA:面向接触密集机器人操作的力感知编码智能体

FORCA 是一个以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入、为接触探测与力响应运动编写 Python 程序的编码智能体,无需演示、任务特定训练或仿真。它在五次实机任务中覆盖三类接触密集操作:提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触。与同一智能体的纯视觉版本相比,FORCA 提升了抓取精度和任务成功率,并减少了擦拭与剥离中的接触丢失。

Chenyuan Chen 等5人 · arXiv一手

WholeBodyMem:为人形机器人全身移动操作保留动作前物体记忆

论文提出WholeBodyMem,一种物体引导的感知记忆,用于解决全身VLA策略在动态场景中只能看到当前帧、物体线索易消失的问题。该方法用SAM3跟踪任务物体,由物体事件在自适应预算内因果选取关键帧,动作专家通过交叉注意力读取这些帧及编码外观、几何和时间的物体token。

查看本期全部文章 38 篇 ↗