CoRL 2026 论文：机器人形态应经学习动力学路由而非直接入策略
breadli428 · x · 2026-10-10
McGill、Mila、蒙特利尔大学与 ETH 合作研究被 CoRL 2026 接收，将在美国奥斯汀展示。
核心结论：机器人的形态不应直接喂给策略网络，而应先经过学习到的动力学模型进行路由。由 Mohamad Danesh 主导，联合 Chenhao Li、Amin Abyaneh 等多位研究者完成。
所属事件:QWM 四足世界模型入选 CoRL 2026,单一模型跨机体零样本迁移(7 条相关)→
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