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xArm6
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新的 $\pi\mathbf{R}^2$ 方法提高了 AI 策略的反应性和实时控制能力
研究人员开发了一种名为 $\pi\mathbf{R}^2$ 的新方法，可增强大规模操作策略的反应性。该方法解决了感知到行动管道中的延迟问题，使策略能够更有效地对实时感官输入做出反应。$\pi\mathbf{R}^2$ 通过将条件分解为快速和慢速通道，并适应不同的硬件延迟来实现这一点，从而在动态控制任务中实现更快的重新规划和更高的成功率。
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EgoPhys框架从第一人称视角视频生成可变形物体物理模型
研究人员开发了EgoPhys，一个能够从仅RGB的第一人称视角视频中创建可变形物体可泛化物理模型的新框架。该系统使用紧凑的代码本来预测弹簧刚度场，从而无需进行每次弹簧的优化即可生成可变形的数字孪生。在真实的xArm6机器人上进行测试时，EgoPhys证明了其作为内部世界表示的实用性，有助于可变形物体规划，表明第一人称视角视频是真实到模拟管道的有前途的途径。