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NeoForce
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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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N_0-TWAM: 首个大规模触觉世界-动作模型用于机器人技术
研究人员推出 N_0-TWAM，这是一种新颖的、为复杂机器人操作任务设计的触觉原生世界-动作模型。该模型因其首次以大规模进行训练而备受关注，整合了来自六种不同实体和 450 个任务的视觉和触觉数据。它利用基于力的触觉表示 NeoForce 来预测未来的视觉和接触，从而增强了长时程和多阶段操作的动作生成。