李飞飞团队发布 FACT：力觉感知的机器人灵巧操作基础模型
stanfordnlp · x · 2026-10-21
斯坦福团队（含李飞飞、Yejin Choi、Jiajun Wu 等）发布 FACT，一个面向人→机器人灵巧操作的多模态力-动作-轨迹基础模型（arXiv:2610.19155）。
- 动机：人类演示是替代昂贵机器人数据采集的方案，但多数人类数据集缺少力的测量，而灵巧操作恰恰需要预判和调控交互力。
- 数据：构建 EgoForce，大规模人类触觉数据集，捕捉富含力信息的操作经验，与机器人演示共同预训练。
- 架构：两个联合训练组件——Track-Guided 粗规划器（联合预测动作、未来视频与视觉轨迹，提供跨本体迁移的共享任务表征）+ 力-动作联合精炼器（预测未来力并修正粗动作）。
- 评测：覆盖工具使用、乐器演奏、精密实验室操作等 10 个需要力反馈的任务，仅用 10 条机器人轨迹加 90 条人类轨迹即可见效。
所属事件:斯坦福团队发布力觉感知机器人操作基础模型 FACT(2 条相关)→
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