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# 机器人上下文学习

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  1. 灵初智能 PsiBot

    灵初智能发布Psi-R2.5:用逆向生成量产强Pair Data,HIL+RL后训练把现场成功率提到99%

    灵初智能发布具身智能模型Psi-R2.5,采用高层规划器(QwenVL3.5-4B)加低层控制器(Wan2.2-IT2V-5B)的双层架构,提出并落地“强Pair Data”标准,通过逆向调用Psi-W0世界模型从真机执行轨迹反向生成人手示教视频,蒸馏出端到端人机数据转换模型,并配套灵巧手HIL人在回路加RL后训练框架,称经几轮迭代后可将成功率提高到99%且只需1-2个工作日,同时以仿真评测嵌入预训练流程和50项真机多任务评测集衡量组合泛化。

  2. arXiv

    用通用VLM智能体实现上下文内机器人学习:GPT-Policy框架

    该工作提出GPT-Policy——一个把现成通用视觉语言模型(VLM)通过共享的“上下文到动作”闭环接口连接到机器人工具的框架,在真实机器人上跨五类上下文(人类视频、机器人视频与动作、目标图像、自交互历史、在线人机交互)评估其上下文内学习能力,发现任务相关上下文可提升成功率并减少决策数与执行时间,但更好的任务理解并不能保证精确接触、可靠的结果验证或物理安全。

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