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N0-TWAM
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VTAM模型在无需预训练的情况下实现了高效的视觉-触觉操作
研究人员开发了VTAM，这是一种高效的视觉-触觉世界-动作模型，专为接触式操作任务而设计。该模型不需要触觉或动作预训练，并利用共享的冻结视频VAE和用于RGB及触觉观察的Transformer权重。VTAM在真实机器人和模拟任务上的表现优于现有基线，在推理速度显著提高的同时，表现与经过广泛预训练的模型相当。
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行智具身与复旦的30,000小时触觉数据让机器人获得“触感”
行智具身与复旦大学发布了一系列技术报告，介绍了N0系列模型，旨在通过整合触觉数据来增强具身智能。该项目包括一个包含超过30,000小时视觉-触觉交互数据的大型数据集，以及用于统一触觉表示的N0-Foundation模型和用于预测性触觉感知的N0-VTLA模型。这些进展旨在提高机器人的操纵能力，使它们能够通过触觉更好地理解和与物理世界互动，超越纯粹的视觉感知。