TAG:机器人基础模型

文章介绍北大、清华等团队推出的10亿参数机器人基础模型LDA-1B，核心创新在于利用30000小时异构“低质量/失败”数据联合学习策略与动力学规律，并在接触密集、灵巧操作和长时程任务上实现最高48%的性能提升，展示了机器人训练从依赖专家演示转向高效数据利用的新方向。

机器人大讲堂

2026-04-29 18:59

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本文介绍了新一代机器人通用基础模型π0.7，探讨了其如何通过多模态上下文提示机制解决机器人“通用不等于好用”的痛点。该模型融合了Gemma 3的语义理解与流匹配Transformer的动作生成能力，不仅能理解复杂指令，还能根据视觉子目标与元数据实现跨平台适配与技能组合。π0.7在零样本任务和高灵巧操作上展现出的泛化潜力，标志着机器人从“照葫芦画瓢”向真正智能化的跨越。

OFweek机器人网

2026-04-23 15:33

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本文深度解析了具身智能领域顶尖科学家、Physical Intelligence创始人Sergey Levine关于通用机器人的前瞻思考。文章探讨了为何放弃“专精”而选择“通用”的技术路线，类比大语言模型的发展，提出打造机器人基础模型以实现物理世界的通用智能。Levine强调，机器人未来的核心不在于酷炫的Demo或特定的人形形态，而在于应对未知环境的泛化能力。通过为机器人构建“通用大脑”，PI正致力于定义机器人从实验室走向现实生活的下一个时代。

机器人大讲堂

2026-04-18 20:06

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文章梳理具身智能赛道的“分层竞争”：Generalist AI以GEN-1强调可靠性、速度与异常恢复，推动任务从能做走向能稳定赚钱；Figure以Helix打通本体、模型与部署，走整机产品闭环路线；Physical Intelligence等则争夺可跨机器人迁移的通用底座与“机器人操作系统”位置，关键在谁更接近商业闭环与基础设施。

具身研习社

2026-04-15 19:38

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