TMLR 综述：机器人基础模型的具身差距
HirokatuKataoka · x · 2026-08-20
这是一篇发表于 TMLR 的机器人基础模型综述论文。文章提出了「具身差距」的概念，即通用的基础模型、表征或数据在部署到具体形态的机器人时所需的适配工作。论文通过两轴图表对现有方法进行分类，探讨了跨不同机器人形态时哪些可以复用、哪些必须重新实现，并提出了除成功率之外的适配工作报告框架，以更好评估跨具身学习的效果。
「具身」频道最新
- Tevel 机器人采果系统可全天候 24 小时自动采摘水果 — LexiLove · 2026-10-16
- 给四足机器人穿鞋：SHOES 用 10 分钟真机 RL 恢复行走策略 — kscottz · 2026-10-16
- NHTSA 数据：Tesla Cybercab 无人出租车运营前两周零事故 — elonmusk · 2026-10-16
- 16 项任务实测机器人 LLM：GPT-6 Astra 成功率 17.2% 力压 Fable 5.1 — pabbeel · 2026-10-16
- WEDGE 论文：把导航失败经历变成可学习的训练环境 — _akhaliq · 2026-10-16
- 机器人会写交响乐却不会洗碗,meme 精准戳中 AI 短板 — briannekimmel · 2026-10-16