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9月24日周四
  1. Microsoft Research62

    微软研究院:把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,能提升任务成功率、支持更大的模型并延长续航。

    推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈,并给出把推理卸载到边缘或云端的开源工具链,可供机器人开发者参考。

9月23日周三
  1. Hugging Face Daily Papers31

    超越未来预测:去噪作为机器人控制的生成式自适应

    研究提出 NowWAM,一种无需未来目标预测的机器人控制方法,将预训练生成式 Diffusion Transformers(DiTs)的去噪能力直接用于动作学习,而非通过预测未来视觉帧来迁移生成先验。该方法重新审视了预训练生成式 DiT 对动作学习的实际贡献,并探索如何将这一先验适配到控制任务中。

9月3日周四
  1. Recode China AI36

    打造智能机器人需要海量数据,这些数据从哪来?

    具身智能正面临严重的数据缺口:全球高质量真实物理交互数据仅约 50 万小时,不足训练基础 LLM 数据的 1/20000。Robbyant 发现 VLA 模型预训练数据从 3000 小时扩至 20000 小时时,下游任务成功率大幅提升且未见饱和,其第二代模型已扩至 60000 小时。机器人数据主要分为人类数据(网络视频、第一人称视角、UMI、动捕)与机器人数据(遥操作、仿真合成)两类。

7月27日周一
7月21日周二