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NeoData
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新框架 $\mathcal{N}_0$-Foundation 推动机器人触觉智能发展
研究人员推出 $\mathcal{N}_0$-Foundation，一个用于触觉赋能的具身操作新框架。该系统集成了触觉传感硬件、大规模多模态数据和新颖的表示学习技术。该项目包括 NeoData 的开发，这是一个包含超过 30,000 小时同步视觉和触觉演示的数据集，以及 OpenNeoData，一个 5,000 小时的开源子集。此外，他们还提出了 NeoForce，一个用于学习跨不同传感器可迁移触觉表示的视觉-触觉表示模型，以及一个用…
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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。