斯坦福团队发布 FACT 力觉基础模型，2000 小时人类示教练出机器人灵巧手
yining_hong · x · 2026-10-29
Yining Hong（与李飞飞、Yejin Choi、Jiajun Wu 等合作，一作 Zhi Cao）发布 FACT：Force–Action–Track 多模态机器人基础模型（arXiv:2610.19155），主打让机器人学会人类操作中的「力感」。
- 数据：构建 EgoForce 数据集，采集 2000 小时带力觉信息的人类操作示教，弥补现有人类数据缺力度量的短板，并与机器人示教共同预训练。
- 架构：两级级联——Track-Guided Coarse Planner 联合预测动作、未来视频与视觉 track，提供跨本体迁移的共享任务表征；Force-Action Joint Refiner 在此基础上联合预测未来受力并精调动作，让力与动作互相塑造。
- 评测：在 10 个需要细粒度协调与力反馈的任务上验证，包括工具使用、乐器（演示视频里机器人弹竖琴）、精密湿实验室操作；仅用 10 条机器人轨迹 + 90 条人类轨迹即可完成适配。
作者贴出的视频里机器人自己伴奏弹了一段二重奏，效果相当惊艳。
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