本文提出PhysWorld框架，通过物理世界建模实现机器人从视频生成中学习。该框架结合视频生成与物理重建：给定单幅图像和任务指令，首先生成任务条件化视频，随后重建其背后的物理世界模型。通过以物体为中心的残差强化学习，将生成视频中的运动转化为符合物理规律的精确动作。这种方法无需真实机器人数据采集，实现零样本可泛化的机器人操控。实验表明，PhysWorld在多种真实任务中显著提升操控精度，优于现有方法

本文提出PhysiAgent框架，创新性地将视觉-语言模型(VLM)与视觉-语言-动作模型(VLA)集成应用于物理世界。不同于传统僵化的串行结构，PhysiAgent通过监控、记忆和反思机制构建自适应"脚手架"，使VLM能动态调节各组件协作。实验表明，该框架在真实机器人任务中显著提升性能，展现出自我调节和自适应演化能力。PhysiAgent为具身智能体实现物理世界落地提供了务实

运行官方代码库中提供的Colab代码：vision-based environment（二）（4）

挑战与差距 现有方法在推动机器人操作基准化方面取得了显著进展，但仍面临三个关键挑战（如图2所示）： 现实性缺失：基于仿真的基准虽能实现大规模评测，但受限于物理引擎的准确性，难以完全反映真实世界的复杂性。接触动力学、摩擦力和材料变形等物理现象的模拟不完美，导致仿真结果与真实操作存在差距。 可访问性不足：现实世界竞赛和集中式评测设施虽然提供真实环境，但受限于地理位置和硬件资源，难以广泛覆盖全球研究社区

本文提出高斯世界模型（GWM），一种用于机器人操作的新型三维世界模型。GWM结合三维高斯点绘（3D-GS）与扩散Transformer，通过动作条件预测实现精细场景重建。其核心创新包括：1）三维高斯变分自编码器压缩表示，实现高效潜在空间建模；2）支持模仿学习的视觉表征增强；3）作为神经模拟器用于基于模型的强化学习。实验表明，GWM在31个机器人任务中显著优于现有方法（最高提升16.25%），并在现

pytorch小记（十四）：pytorch中 nn.Embedding 详解

本文提出ViTa-Zero，一种零样本的视触觉物体6D位姿估计框架，通过融合视觉与触觉信息提升机器人操控任务中的位姿估计精度。该框架以视觉模型为骨干，利用触觉与本体感知数据构建物理约束进行测试时优化，克服纯视觉方法在遮挡和动态场景下的局限性。实验表明，ViTa-Zero显著优于基础视觉模型，在ADD-S AUC指标上平均提升55%，位置误差降低80%，适用于多种操作场景如抓取和物体交接。该方法的创

强化学习（RL）在赋予机器人自主获取复杂操作技能方面具有巨大潜力，但在真实世界环境中实现这一潜力仍然充满挑战。我们提出了一种基于视觉的、引入人类反馈的强化学习系统，该系统在一系列灵巧操作任务上展现出了卓越的性能，包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法结合了示范学习和人类修正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择，从而能够在仅1至2.5小时的训练时间内学习出近乎完美的成功率和快速的循环时间

本文提出了一种新型的“高斯-粒子”双重表示方法，用于机器人对物理世界的建模与交互。该方法结合了基于粒子的物理仿真与三维高斯泼溅渲染技术，通过视觉观测实时修正预测状态，实现了几何、物理与视觉的统一表征。实验验证表明，该系统在二维/三维目标跟踪和光度重建任务中表现良好，并展示了物理先验对提升状态预测准确性的关键作用。相关代码和视频已开源，为机器人感知与决策提供了新的解决方案。

摘要： 本文提出了一种新颖的双重 Gaussian-Particle 表示方法，用于机器人对物理世界的建模。该方法结合了基于粒子的物理仿真（PBD）和三维高斯泼溅（3DGS），实现了对几何结构、物理规律和视觉外观的统一建模。通过粒子刻画物体的物理属性，并通过附着的高斯模型渲染视觉状态，系统能够预测未来场景的物理演化（仿真）和视觉表现（渲染）。利用真实观测与渲染图像的差异，生成**“视觉力”**信号