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具身智能 最新动态

装进机器人身体里的 AI：人形机器人、具身基础模型，以及在真实环境里动手干活的能力。

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精选归档 · 第 3 页

4月1日周三第 41–43 条
  1. Jim Fan74

    Jim Fan 团队开源 CaP-X，让智能体以机械臂和人形机器人形态在物理世界中运行，并可通过感知 API、执行 API 与自动合成的技能库完成任务。配套发布 CaP-Gym 的 187 个操作任务、覆盖 12 个前沿 LLM/VLM 的 CaP-Bench 八级评测，以及无需训练的 CaP-Agent0；CaP-RL 中 7B 开源模型经 50 次训练迭代成功率从 20% 升至 72%。

    推荐理由：团队开源 CaP-X 智能体机器人栈，并给出 CaP-Gym、CaP-Bench 与 CaP-RL 的系统性实验，可观察 LLM 在物理任务上的能力边界。

2月26日周四
  1. Jim Fan75

    Jim Fan 团队训练出一台配备 22 自由度灵巧手的人形机器人，可组装模型车、操作注射器、整理扑克牌、折叠和卷起衬衫，这些技能主要从 20000 多小时第一视角人类视频中学习，训练过程中没有机器人参与。

    推荐理由：作者公开了用人类第一视角视频预训练人形机器人的方法，并给出视频量与动作预测损失的近线性缩放关系。

2月25日周三
  1. Jim Fan78

    Jim Fan 团队训练了 42M 参数的 Transformer 模型 SONIC，用于人形机器人全身控制，并开源代码和模型 checkpoint。该模型用 1 亿多帧动捕数据、在 128 块 GPU 上并行 50 万台以上机器人做强化学习，训练 3 天后零样本迁移到真实 G1 机器人，50 条真实动作序列成功率 100%。

    推荐理由：42M 参数的人形机器人全身控制模型开源，并给出多模态指令输入与真机零样本迁移的实测结果。