未来的改进方向可以考虑引入物理约束或运动学先验，来规范化从一个状态到另一个状态的运动轨迹，解决极端运动下的参数学习问题。目前的主流方法通常是“两步走”：先分别重建物体在打开和关闭两种状态下的三维模型，然后再去比对这两个模型，猜测部件是如何运动的。实验证明，这种方法不仅显著提升了重建的精度，还能成功处理多达20个部件的复杂物体，远超以往方法的处理能力。，特别是在处理拥有大量运动部件的复杂物体时。，每

随着机器学习，特别是多模态大模型技术的飞速发展，机器人学正在经历一场从经典范式向数据驱动范式的深刻变革。机器人学习（Robot Learning）已成为推动这一领域发展的核心支柱。为了帮助研究人员与实践者系统地掌握这一前沿领域，Hugging Face 与牛津大学的研究者共同撰写了一份全面的技术教程，并配套开源了基于 PyTorch 的机器人学习库。

MOMAGEN 框架首先将数据生成过程形式化为一个约束优化问题。其目标是在满足一系列硬约束（Hard Constraints）的前提下，最小化一个由软约束（Soft Constraints）构成的成本函数L⋅L⋅。arg minat∈TL⋅s.t.st1fstat∀t∈T(系统动力学)Gkinstat≤0∀t∈T(运动学可行性)Gcollstat≥0∀t∈T(无碰撞)Gvissta。

这项研究为自动驾驶领域带来的启示是， 단순히模仿驾驶行为是不够的，赋予模型“思考”和“推理”的能力，是通向更高级别自动驾驶的关键路径。它展示了如何利用大型语言模型的推理能力来解决具身AI（如自动驾驶）中的实际问题，为后续研究提供了一个功能强大且可解释的框架。此外，如何让模型从更少的、更高质量的人类标注数据中学习到更强的因果推理能力，也是一个值得探索的方向。它利用一个强大的视觉语言模型（VLM）来理

随着机器学习，特别是多模态大模型技术的飞速发展，机器人学正在经历一场从经典范式向数据驱动范式的深刻变革。机器人学习（Robot Learning）已成为推动这一领域发展的核心支柱。为了帮助研究人员与实践者系统地掌握这一前沿领域，Hugging Face 与牛津大学的研究者共同撰写了一份全面的技术教程，并配套开源了基于 PyTorch 的机器人学习库。

随着机器学习，特别是多模态大模型技术的飞速发展，机器人学正在经历一场从经典范式向数据驱动范式的深刻变革。机器人学习（Robot Learning）已成为推动这一领域发展的核心支柱。为了帮助研究人员与实践者系统地掌握这一前沿领域，Hugging Face 与牛津大学的研究者共同撰写了一份全面的技术教程，并配套开源了基于 PyTorch 的机器人学习库。

斯坦福大学的“Learning to Ball”研究为解决强化学习在长时序、多阶段任务中的动作连贯性问题提供了一个强有力的框架。通过引入目标不明确的“中间策略”，并利用双向引导和同步适应机制进行训练，该方法成功让AI智能体掌握了类似人类球员的、连贯而流畅的篮球技巧。这项工作不仅在仿真环境中取得了高水平的量化指标，更重要的是，它为物理仿真角色的控制从“单一技能”向“复杂行为组合”的跨越，迈出了坚实的

AI圈的"转会地震"比想象中更劲爆！继体育圈的转会乌龙闹剧后，学术与产业双界传来重磅消息——从定义计算机视觉的"数据基石"到开辟具身智能的"产业航道"，这位手握多个"奠基级成果"的狠人，若真落地复旦，是否会重塑中国AI从实验室到产业的竞争格局？让我们深扒这位顶流学者的成长轨迹与时代布局。

在机器人运动操控 (Loco-Manipulation) 领域，尤其是在需要与环境发生丰富接触的任务中，对接触力与机器人位置的协同建模至关重要。然而，现有方法往往将力控制与位置控制分离，或完全依赖于位置控制，这限制了机器人在接触丰富场景下的应用能力。针对此挑战，来自北京通用人工智能研究院 (BIGAI) 与宇树科技 (Unitree) 的研究者们在论文中，提出了一种无需依赖外部力传感器的力-位统一

具身智能是一个广阔且充满活力的交叉学科领域。它不仅是算法的竞技场，也是系统工程、硬件设计与认知科学的交汇点。VLA和RL/IL是两个核心切入点，前者更前沿，后者更扎实。最重要的是，具身智能的研究并非必须依赖昂贵的硬件。利用开源的仿真环境、公开数据集和代码框架，在纯软件层面同样可以开展极具深度的研究。希望这份梳理能帮助你拨开迷雾，找到属于自己的那条研究路径，共同见证这场AI与物理世界融合的浪潮。