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HIL-UMI 用手持 UMI 夹爪做人机在环 VLA 后训练:人在演示时,同一观测流上并行跑当前策略但不执行其预测,用 Energy Score 比较人类动作块与策略动作分布,超阈值即判为分布外(OOD)并触发定点采集;另一条回路上,在线优势预测偏低的片段被收来重训基于任务进度的优势估计器,再由它给数据打二元优势标签做优势条件行为克隆(ACBC)。四个真机任务上持续优于 SFT,Stack Cube 三轮后 TPS 84→100;对比真机 HG-DAgger,Clean Up Table 每帧采集时间 73.40ms 对 412.99ms,快 5.63 倍且末轮 TPS 高约 5 分。

CAP 用去噪世界模型把受污染深度重建为干净深度,与 50Hz 本体感受 VAE 双通路融合,让 G1 单策略在感知退化中稳定行走,脏深度成功率 97.9%。

WholeBodyWAM 保留 14B 预训练视频世界-动作模型的世界-动作先验,只通过统一全身控制器(UWBC)56 维命令接口接地异构 WBC 语义,再用协调感知自注意力(CASA)让操作流按任务方向与可操作度门控去驱动全身控制流,并以结构化动作因子化(SAF)把两条流分开寻址。1.5 万条 SIMPLE 演示 + LoRA(r=4)微调 5 万步后,仿真整体任务成功率 91.9%;跨 SONIC/AMO/GEAR 三个 WBC 均值 89.2%、方差 10.5 pp²(Cosmos-3 为 80.2%/35.0),真机分布内 81.3% 对最强基线 57.5%、分布外任务进度提升 0.23。

JEPA-Anything 用正交预测分解把世界模型的潜变量拆成互补因子,以独立路径预测并在七个异质领域验证,在控制与分子动力学等任务上改善长时预测和干预误差。

SoL-Pi 将智能体执行框架改进转化为规模化自主研究,筛选出四项可复用效率机制,在性能接近基线时将令牌流量降低 44.7% 至 49.0%。

ModularRSI 对成功与失败轨迹做对照诊断,将智能体运行框架拆成五个模块分别进化并集成,使改进能迁移到未见任务、领域和基础模型。

TypeSafe 首个 System One Model Jev 精读:三种提问原语、并行经济学、置信度分层路由、官方评测偏差与八处毛边,附 OpenJev 本机复现。

PaperRoute 的完整 run book:机制先行、美术后置,引擎与外观分两条对话,Blender 由 Python 无头驱动,Meshy 补脸,审查渲染驱动迭代;39 小时里三分之二无人值守。

Meta 把合规领域专家的知识蒸馏成 200+ 结构化文件,用 recipe 分离「知道什么」与「怎么推理」,再用诊断-编译-评估-合入的闭环把专家纠错变成回归测试过的永久改进,全程不重训模型。
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SO-101 六自由度机械臂在浏览器里跑 MuJoCo 物理:关节遥操作、IK 拖拽末端、夹爪把积木分拣进篮筐,免安装。
MuJoCo WASM 物理 · SO-101 · 6 自由度 · 接触点 / 遥测 HUD

把人形机器人关节模组一层层拆开:无刷电机、磁编码器、行星 / 谐波 / 摆线三种减速器、输出法兰。同一页切换架构,分解视图 + 解析运动学。
三种减速器可切换 · 行星 / 谐波 / 摆线 · 解析运动学 · 分解视图

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贴心的 Coding 桌面精灵,也是一台不停机的 agent 驾驶台:崩溃、系统重启之后工作自动接回;coding 终端、ssh 与本地 shell 收进一棵树,开始、完成、待授权及时通报。开源,一行命令安装。
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全球首个适配 Unreal 的浏览器物理-AI 内核:确定性 ECS + 固定步长仿真,WebGPU 规模层跑 10 万粒子与 2 万软体节点,策略梯度学习器在页面里实时训练,UE 5.5 关卡在 three.js 里流畅对局。
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