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首届具身智能导航大会在厦门举办，聚焦具身智能与导航技术融合，院士专家作主旨报告，并设五场专题论坛。
首届具身智能导航大会在厦门举办，聚焦具身智能与导航技术融合，院士专家作主旨报告，并设五场专题论坛。研究提出SpecVLA，利用机器人环境状态切换实现长动作长度推测与验证，降低延迟并保持任务成功率。北大等五校联合发布TriWorldBench评测基准，衡量机器人三视角世界模型，首周榜单公布。
代表产品
- SpecVLA
- TriWorldBench
- WoVR_Plus
- BetaBWM
- Fysiverse-Video
- 垂域工业智能体
- FAST表面处理工业智能体
- Evo-1
- #会议
- #具身智能算法
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- #融资
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- #具身基础模型
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融资历史
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涉及技术部件
TECH MODULES造出这台机器人，靠的是这些关键部件与技术路线：
相关论文
PAPERS与 上海交通大学 技术路线相关的研究进展：
- 新研究提出基于拓扑图的宏观动作强化学习方法，提升连续环境视觉语言导航性能新研究提出基于拓扑图的宏观动作强化学习方法，提升连续环境视觉语言导航性能研究提出拓扑图宏观动作强化学习框架，在视觉语言导航任务中取得领先表现。arXivarXiv:未标注▲ 0
- Zeva：面向泛化具身操作的情境因果学习框架Zeva：面向泛化具身操作的情境因果学习框架Zeva提出具身智能在线情境学习框架，在保持策略模型冻结时，从机器人自身物理交互经验中提取因果信号，实现部署中自我进化。arXivarXiv:未标注▲ 0
- MatchingPolicy：基于语义对应的跨物体上下文模仿学习策略MatchingPolicy：基于语义对应的跨物体上下文模仿学习策略MatchingPolicy将对应关系识别与策略解耦，实现少样本跨物体泛化的新方法。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 算法-架构协同设计的VLA推理加速框架SpecVLA算法-架构协同设计的VLA推理加速框架SpecVLA研究提出SpecVLA，利用机器人环境状态切换实现长动作长度推测与验证，降低延迟并保持任务成功率。arXivarXiv:未标注▲ 0
- Seeker：从动作中学习注意力，提升策略学习的视觉瓶颈Seeker：从动作中学习注意力，提升策略学习的视觉瓶颈新方法Seeker从动作监督中学习任务相关区域，提升机器人学习数据效率与鲁棒性，在真实机器人上成功率大幅提升。arXivarXiv:未标注▲ 0
- C2Dex：从单目视频实现接触一致的灵巧操作重建与重定向C2Dex：从单目视频实现接触一致的灵巧操作重建与重定向新框架C2Dex利用单目视频生成灵巧机器人操作示范，提升接触稳定性与物理合理性。arXivarXiv:未标注▲ 0
- ABot-N1:迈向通用视觉语言导航基础模型ABot-N1:迈向通用视觉语言导航基础模型ABot-N1通过慢速推理与快速控制的解耦架构，在城市场景导航中实现35.0%的POI到达率提升，达到77.3%。开源动态arXiv:未标注▲ 0