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LAFAN1
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人形机器人“大脑”获得类GPT模型，处理20亿帧运动数据
研究人员推出AstraBrain-WBC 0.5，这是一种新颖的、类GPT的基础模型，专为人形机器人的通用大脑控制而设计。该模型利用了包含20亿帧人类运动数据的海量数据集，在执行新颖动作的零样本泛化能力方面，显著优于SONIC和TWIST等现有方法。该架构采用了因果Transformer，摒弃了传统的MLP，以更好地捕捉运动中的长期时间依赖性，使机器人能够以高精度和稳定性执行复杂且动态的运动。
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新流程使人形机器人能够在行走时操纵物体
研究人员开发了CoorDex，这是一个新颖的学习流程，使人形机器人在运动中能够执行灵巧的操作。该系统将高维身体和手部控制转换为协调的潜在残差控制，使像Unitree G1这样的人形机器人能够在不停顿的情况下抓取瓶子、打开冰箱门和操纵方块。该方法利用模拟演示来训练运动跟踪教师，将它们提炼成潜在的先验知识，然后使用这些先验知识进行强化学习，在复杂的同时运动和操纵任务中表现优于更简单的方法。