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TERRA 引入新颖的机器人潜在动作学习方法
研究人员引入了 TERRA（时序效应表示和关系对齐），一种用于机器人潜在动作学习的新颖方法。TERRA 解决了两个关键挑战：潜在代码应从视觉转换中保留哪些信息，以及确保其在不同初始状态下含义的一致性。该系统通过用紧凑的时序效应描述转换来实现这一点，该效应包含净特征变化和窗口内动力学，然后指导连续潜在代码的学习。该效应空间也作为重用的参考，使效应锚定迁移（EAT）能够将解码后的潜在变量锚定到其源效应，从而通过跨上下文的动作而不是仅仅是原…
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智谱坊融资5亿美元，估值20亿美元，领跑中国具身AI赛道 · 追踪1个来源
中国具身智能初创公司智谱坊已获得近5亿美元的新一轮融资，公司估值超过2000亿人民币。本轮融资吸引了国家投资基金、行业领导者和风险投资公司的参与，将加速其AI驱动的机器人大脑的开发和量产。智谱坊专有的NeuroVLA模型，灵感来源于人脑，据称比现有模型具有更优越的稳定性和效率，使该公司在该新兴的通用机器人领域处于领先地位。
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新的VLA-Hijack攻击利用了AI模型的视觉自我定位能力
研究人员开发了VLA-Hijack，一个新颖的对抗性框架，旨在利用视觉-语言-动作（VLA）模型的漏洞。该方法通过创建“幻影具身”，利用机器人手臂的视觉自我定位能力来破坏其运动规划能力。VLA-Hijack在白盒场景中表现出更高的效率，并在黑盒设置中跨不同模型架构和领域展现出更优越的可迁移性。