具身智能
2026
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- 世界模型：机器人与自动驾驶中的世界模型
- VLM/VLA：世界模型高效训练接口
- VLM/VLA：视觉 Tokenizer、连接器与信息瓶颈
- VLM/VLA：视频表征、状态记忆与长时序压缩
- VLM/VLA：多模态评测与失败模式
- VLM/VLA：架构：视觉表征、连接器与记忆
- VLM/VLA：部署与安全
- VLM/VLA：数据与策略学习
- VLM/VLA：闭环恢复与失败分析
- VLM/VLA：评测与数据引擎
- VLM/VLA：动作表示与控制接口
- VLM/VLA：动作分块、层级策略与潜在技能
- 思考探索：具身智能现状：VLA、数据工厂与真实闭环
- 量化：多模态与 VLA 模型量化
- 论文专题讲解：Embodied World Model Survey：具身世界模型综述
2025
20
- 论文专题讲解：Video Prediction Policy：预测视觉表征训练机器人策略
- 论文专题讲解：SpatialVLA：3D 空间表征接入 VLA
- 论文专题讲解：π0.5：开放世界 VLA
- 论文专题讲解：GR-3：少样本长时程 VLA
- 论文专题讲解：GR-2：Web 视频知识迁移到机器人
- 论文专题讲解：DreamZero：WAM 零样本策略
- 论文专题讲解：Depth Anything 3：任意视角的 3D 几何底座
- 具身智能：VLA、WAM 与世界模型地图
- 具身智能：VLA 数据、模型与评测路线
- 具身智能：具身任务谱系与评测
- 具身智能：Sim2Real 与具身数据引擎
- 具身智能：具身规划、控制与安全
- 具身智能：Isaac Sim 与 RoboTwin 仿真数据链
- 具身智能：人机协作与交互评测
- 具身智能：家庭机器人流程与失败排查
- 具身智能：具身部署模式与安全案例
- 具身智能：一个任务跑通具身闭环
- 具身智能：相机、深度与机器人视觉
- 具身智能：从零路线
- 具身智能：资产到轨迹：感知、抓取与数据管线
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