在大型视觉-语言-动作模型（VLA）里插一个专门的“RL Token”来提取特征，让机器人只需在线练习几小时就能掌握拧螺丝、插线等极高难度的微操。

本文提出了一个名为“Great March 100 (GM-100)”的机器人学习评测基准，包含100个精心设计的、涵盖长尾行为的任务，旨在解决现有评测任务过于单一、无法全面评估机器人智能水平的问题。

本文提出了一种名为OpenClaw-RL的框架，让AI代理能通过日常对话和交互中的“反馈信号”进行自动在线学习和自我优化，无需人工标注。

本文提出了一种名为OpenClaw-RL的框架，让AI代理能通过日常对话和交互中的“反馈信号”进行自动在线学习和自我优化，无需人工标注。

本文提出了一种新方法，让AI通过看无标签的真实世界视频（如手工折纸）来学习通用的技能和物理规律，并能举一反三应用到新环境（如不同背景的桌面）中。

本文提出了一种新方法，让AI通过看无标签的真实世界视频（如手工折纸）来学习通用的技能和物理规律，并能举一反三应用到新环境（如不同背景的桌面）中。

本文提出了一种名为LingBot-VA的机器人控制模型，通过“看视频想象未来”和“推算动作”同步进行的方式，让机器人能像人类一样根据想象的后果来实时调整动作，从而解决复杂长流程的任务。

本文提出了一种名为MemoryVLA的机器人控制模型，通过模仿人类的记忆机制（工作记忆+长时记忆），让机器人能利用过去的经验来解决需要长时间记忆和复杂步骤的操纵任务。

本文提出了一种名为MemoryVLA的机器人控制模型，通过模仿人类的记忆机制（工作记忆+长时记忆），让机器人能利用过去的经验来解决需要长时间记忆和复杂步骤的操纵任务。

解决pycharm远程debug总跳转remote sources里的办法