潜在动作:光流是负资产


title: S1:机器人的GPT-3涌现时刻

ruling: S1:机器人的GPT-3涌现时刻


PointWorld:点流统一状态动作


title: 指尖麻醉类比:遥操作缺的那味触觉

ruling: 指尖麻醉类比:遥操作缺的那味触觉


title: 把RGB、3D几何、物体语义揉进同一个表征——这才是它比π0.5、Fast-WAM更准的根本原因

ruling: FLEX-π:更全面的联合表征


title: PRISM:规模能否替代显式建模?

ruling: PRISM:规模能否替代显式建模?


title: 英伟达的动作流：机器人动作新标准

ruling: 英伟达把机器人动作定义成"动作流"——机械臂、人手、夹爪全部通用，误差直接降了90.40%


title: 机器人GPT-3时刻：故事很足，证据不够

ruling: Generalist AI说GEN-1.5不用任何专门设计就学会单样本操作——官方自己写的原文是：10个任务，方差±10%，技能"比微调更脆弱"


slug: omega-eva

title: 世界模型：推理时到底要不要想象

ruling: SLIM、JEPA-WAM都说别在推理时干活——这篇消融显示：去掉那一步，精化器反而比不精化还差


title: 预测误差更低，表征却已经塌了

ruling: 世界模型会预测未来，不等于会控制——给动作能预测后果，给后果能反推动作，只用 0.47B


slug: jepa-wam

title: JEPA-WAM：创新方法让世界模型更懂状态变化

ruling: 不靠堆数据 世界模型创新方法 竟让π0.5真机成功率最高提升12.8个百分点


slug: splatting-physical-scenes

title: 尺度不是模型给的，是机器人给的

ruling: 让机器人拿自己当尺子，重建误差 3.31mm，生成式模型差了近 5 倍


title: 闭的是运动学的环，不是物理的环

ruling: 一段手机视频合成的数据，真机 62.5%，反超真机采集的 46.7%


slug: joyai-ra-dual-alignment

title: 海量人类视频用不上、不同机器人的数据又拼不到一起——这篇论文把两个麻烦一起解决了

ruling: 异构数据的问题不是量，是监督格式不统一


title: 未来预测越准，机器人反而越迟滞

ruling: 未来预测越准，机器人反而越迟滞


slug: transformer-transformer-codesign

title: 机器人失败，可能不是策略不够大

ruling: 机器人失败，可能不是策略不够大


title: RL 不该从零学，该做后训练

ruling: RL 不该从零学，该做后训练


slug: zprl

title: RL 该在哪一层介入

ruling: RL 该在哪一层介入


slug: dexora

title: 双臂 + 双灵巧手 36 自由度的开源 VLA：灵巧任务 66.7%，比 GR00T N1 高 15 个点

ruling: 遥操作数据的噪声得进损失函数


title: 1 天 1000 任务，靠的是归纳偏置

ruling: 1 天 1000 任务，靠的是归纳偏置


slug: pegasus-editable-experience

title: 跨本体迁移该在经验层做

ruling: 跨本体迁移该在经验层做


slug: tacwam

title: 触觉预测只该用来训练，不该给动作看

ruling: 触觉预测只该用来训练，不该给动作看


slug: archon-whole-body-intelligence

title: 李弘扬老师的全身智能高于GR的全身控制

ruling: 李弘扬老师的全身智能高于GR的全身控制


slug: dr-lfd

title: 50 条演示打 100%，别人 1000 条只有 45%——差别是它把「什么时候换招」这件事从策略里拿走了

ruling: 切换逻辑不该让策略去学


title: 被忽略的非共识是全身统一控制

ruling: 被忽略的非共识是全身统一控制


slug: leapbot-wa

title: 预测式特征不能直接喂扩散模型

ruling: 预测式特征不能直接喂扩散模型


slug: tactile-glove-pose-artifacts

title: 手套触觉读数里混着手的姿态

ruling: 手套触觉读数里混着手的姿态


slug: cd-lam

title: 世界模型不听话，是潜在动作被污染了

ruling: 世界模型不听话，是潜在动作被污染了


slug: pi-rl-chelsea-finn-talk

title: 机器人 RL 的瓶颈是采样不是算法

ruling: 机器人 RL 的瓶颈是采样不是算法


title: 触觉当预测目标而非观测输入

ruling: 触觉当预测目标而非观测输入


title: 不是"要不要世界模型"，是"它吐出来的东西有没有结构"

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slug: liangwenfeng-world-model

title: 这句话缺了一个前提：你的数据管道通没通

ruling: 这句话缺了一个前提：你的数据管道通没通


title: 神经信号：它的价值和它的脆弱，来自同一处

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slug: sudu-third-position

title: 苏度科技：横切一刀的第三种位置

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title: LAWM：为什么动作标签会成为负担

ruling: LAWM：为什么动作标签会成为负担


slug: qianxun-general-brain-data-loop

title: 千寻智能：通用大脑与数据闭环的双重赌注

ruling: 千寻智能的数据闭环赌注


title: T-Rex：触觉为何要单独建模

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slug: lingchu-optical

title: 灵初智能：数据策略要看场景复杂度

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title: Sunday的资源集中战略

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slug: xsquare-robot

title: 自变量：信念趋同不是证据趋同

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slug: xuhuazhe-poke

title: 许华哲的组织下注

ruling: 许华哲的组织下注


slug: schrodinger-navigator

title: 导航机器人学会先想再走，遮挡难题有解了？

ruling: 零样本导航：Schrödinger's Navigator


slug: psi-zero

title: 堆10倍数据还输40%--Psi-Zero说混训人形机器人根本就是错的

ruling: 少量机器人数据下的策略学习


slug: fast-wam

title: 推理时不用想象未来，机器人照样跑到91.8%！Fast-WAM拆穿了WAM的核心假设

ruling: 训练视频目标，比测试时想象未来更关键


slug: orca

title: π0.5抓勺子失败就原地哆嗦,Orca却靠刷视频悟出的物理直觉更进一步

ruling: 世界模型的关键是可读出的状态