550万参数触觉编码器上真机，pi0.5 任务分从48升至70
Alternative_Set4042 · reddit · 2026-11-10
上个月两篇预印本把 GPT-6 Astra 的触觉图像喂给模型做触觉操作，但都只在仿真里验证，其中一个每次模型调用中位耗时约 14 秒。Robbyant 现在发布了 LingBot-Touch：一个 546 万参数的触觉编码器，用磁感、压阻和相机式传感器数据训练，并在真实的五指手上做了测试。
- 代码和权重开源在 GitHub 与 Hugging Face
- 插入 pi0.5 后，26 项任务的得分从 48 提升到约 70(部分计分制，非二值成功率)
- 局限：目前只测了两种手型，手掌部位基本没有覆盖
发帖人认为两者互补：大模型负责规划，小编码器负责接触感知。
所属事件:蚂蚁开源触觉基础模型 LingBot Touch，真机任务分显著提升(2 条相关)→
「具身」频道最新
- 无视觉盲滑板机器人:3分4秒长滑行动作提前定时完成 — carlosdponx · 2026-11-10
- CES 2027 创新奖揭晓：近 4000 件参赛 349 件入选 — Scobleizer · 2026-11-10
- 蚂蚁 Robbyant 开源 JEPA 触觉基础模型 LingBot Touch — AdinaYakup · 2026-11-10
- Claude Fable 5.2 机器人仿真得分 64.9%，距 SOTA 84.4% 尚有差距 — NielsRogge · 2026-11-10
- Claude Fable 5.2 一天一个：从零设计三台全部可用的电子设备 — Dr_Singularity · 2026-11-10
- CoRL 论文提出「记忆锚点」，剔除前 10% 排练数据致遗忘放大 4.5 倍 — SongShuran · 2026-11-10