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Yunzhu Li
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哥伦比亚大学教授提出用于机器人AI训练的“结构化世界模型”
哥伦比亚大学助理教授李昀竹在ICRA 2026上提出了一种新颖的方法，提出了“结构化世界模型”（Structured World Models）作为机器人策略训练和评估的可扩展数据引擎。该方法旨在通过整合3D物理先验知识和广泛的2D数据学习，来弥合纯粹数据驱动的端到端模型与基于物理的模拟器之间的差距。提出的数字孪生框架能够高效、高保真地模拟机器人与环境的交互，与真实世界的机器人试验相比，显著加快了AI策略的测试和优化。
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ICRA 2026 入围者公布，灵巧手和 VLA 模型成为焦点
ICRA 2026 会议公布了其最佳论文奖入围名单，共有五篇论文在机器人学习、操纵与运动、规划与控制领域获得认可。本次活动还重点介绍了灵巧手的进展，展示了来自 Xynova、Rysen Robotics 和 Wuji Hand 等公司的混合驱动、高抓握力以及开源模型。视觉-语言-动作（VLA）模型受到了高度关注，研究人员正在探索这些模型如何从互联网视频数据和仿真到现实迁移中学习复杂任务。