LeCun、谢赛宁转发的世界模型与VLA共融方案：中关村学院ECCV2026—VLA-JEPA
依赖于有限机器人数据和大量人类数据，也能让VLA模型更稳健吗?
真机强化学习如何保证安全性？清华团队提出安全探索均衡机制
出品：机器之心近日清华大学于IEEETPAMI发表论文，探讨了真机强化学习的安全性保障问题，提出了一套「安全探索均衡」新型机制，揭示了安全探索的理论最大边界，并...
最新进展！浙大团队T-RO研究成果，磁控微型机器人实现复杂环境中的“凌波微步”
出品：机器人大讲堂在宏观机器人领域，自动驾驶系统可以依赖大算力直接处理高维的激光雷达或连续图像流。但在微纳尺度下（如在细胞培养皿中），由于系统资源的严苛限制，微...
入选ECCV 2026！清华开源空间模型打败Gemini：真正的空间智能是在世界变化中持续学习
机器人不会只进入一次房间，自动驾驶系统不会只经过一次路口，AR设备也不会只观察几秒钟的环境。
为什么Human Data需要Data Foundation Model？
出品：具身智能大讲堂HumanData作为具身智能的核心驱动力，当前面临的难题，本质上是物理世界复杂性、人类行为多样性与数据采集、数据处理能力之间的矛盾，体现在...
“平-立”状态解耦，武汉大学李洋团队提出三维微结构加工新方法，简化三维多模态传感器的大批量制造流程 | Science Advances
也许未来的三维功能器件，最开始并不是一个复杂的三维物体。它可能只是一张薄片。
Anthropic宣告「递归自我提升」时代到来，LLM如何实现自我进化？全景综述带你一探究竟
当人类不再总能继续教模型时，谁来推动模型进步？答案或许是模型自己。
RSS2026 | 强泛化强迁移VLA，上海创智学院×上海交大提出MINT：让VLA从模仿轨迹走向理解意图
MINT学到的，已经不是单纯的轨迹，而是真正可迁移的行为结构。
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