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英伟达联合斯坦福、UC伯克利提出GLST，研究目标动态变化的在线链式导航，并指出探索与重访之间的梯度冲突。
英伟达联合斯坦福、UC伯克利提出GLST，研究目标动态变化的在线链式导航，并指出探索与重访之间的梯度冲突。CLAP框架实现跨形态零样本物理模拟，性能媲美专用模型，已开源。无界动力在WRC搭建真实运营的机器人咖啡店，展示开放环境下的长程任务能力，其隐空间世界模型登顶公开榜单并获欧盟CE认证。
代表产品
- GLST
- CLAP
- K15机器人
- MWA™ 隐空间世界模型
- 星动L7
- PAD模型
- VPP
- UP-VLA
- #具身导航与空间智能
- #具身智能模型
- #具身智能
- #强化学习
- #融资
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相关快讯
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相关报道与文章
STORIES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 斯坦福大学 技术路线相关的研究进展：
- 研究提出多智能体强化学习框架 用于野火响应中的无人机自主探索研究提出多智能体强化学习框架 用于野火响应中的无人机自主探索该研究构建深度强化学习框架，训练无人机在模拟野火环境中导航与监测，结果显示智能体行为随时间趋于稳定，可跟踪火场边界。arXivarXiv:未标注▲ 0
- CLAP框架提出跨具身视频世界模型，实现零样本物理模拟CLAP框架提出跨具身视频世界模型，实现零样本物理模拟CLAP框架实现跨形态零样本物理模拟，性能媲美专用模型，已开源。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 离线强化学习策略解耦提取新范式离线强化学习策略解耦提取新范式研究提出离线强化学习策略解耦提取范式，将策略改进从训练解耦到推理阶段，优于联合学习方法。arXivarXiv:未标注▲ 0
- Orbit-Planner：面向在轨避障的潜在世界模型Orbit-Planner：面向在轨避障的潜在世界模型研究者提出两阶段潜在世界模型Orbit-Planner，用于卫星在轨避障，在Isaac Sim中闭环导航成功率达91.7%。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 基于强化学习的机器人避碰任务：向量化仿真与基准测试基于强化学习的机器人避碰任务：向量化仿真与基准测试研究利用MJoCo MJX和Brax库创建机器人臂避碰任务仿真基准，在UR5e和Franka机器人上分别达到96.1%和98.8%的到达成功率。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 基于智能体强化学习的机器人操作鲁棒执行方法基于智能体强化学习的机器人操作鲁棒执行方法提出两种执行质量评估指标与智能体强化学习框架，使机器人操作在干扰下成功率提升最高39.2%。arXivarXiv:未标注▲ 0
- ExToken框架：面向VLA模型的高效结构化探索微调方法ExToken框架：面向VLA模型的高效结构化探索微调方法研究提出强化学习探索令牌，通过结构化行为先验提升视觉-语言-动作模型在机器人操作中的样本效率。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 深度强化学习助力人形机器人自主学习跌倒保护策略深度强化学习助力人形机器人自主学习跌倒保护策略研究团队利用深度强化学习与课程学习训练人形机器人探索跌倒保护行为，发现三角支撑结构可显著降低跌倒损伤，并成功迁移至真实平台。Semantic ScholararXiv:未标注▲ 0