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#具身智能

今日 0 条
7月30日周四
  1. Google DeepMind75

    Gemini Robotics ER 2 以视频理解、任务编排和多机器人协作增强机器人能力

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,通过连续视频理解、任务编排和多机器人协作增强具身推理能力,并由底层 VLA 模型执行动作。

    推荐理由:将连续视频中的进度判断与底层控制接口编排结合,为机器人边执行边纠错、而非每一步停下重新规划提供了具体实现参考。

7月28日周二
  1. Google DeepMind74

    Gemini Robotics 2 为机器人带来全身智能控制与多机器人协作

    Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2 系列模型,支持全身控制、精细操作及多机器人协作。Gemini Robotics ER 2 负责规划持续数分钟、涉及数百次决策的任务;Gemini Robotics On-Device 2 支持本地运行,通常用少于 200 个示例、数小时适配新的双臂机器人形态。

    推荐理由:从上半身桌面操作扩展到全身协调与多机器人协作,这次更新提供了观察机器人如何承接更长任务链的具体样例。

7月27日周一
  1. Hugging Face Blog60

    NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,将实时生成式仿真引入手术机器人

    NVIDIA 发布手术机器人生成式仿真模型 Cosmos-H-Dreams,通过知识蒸馏和 FlashDreams,在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实现约 160 帧/秒的闭环交互。

    推荐理由:从离线轨迹生成转向实时闭环交互的技术路径,为理解手术机器人仿真如何同时降低生成成本与应对长序列误差提供了具体参考。

7月8日周三
4月13日周一
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,增强具身推理与仪表读数能力

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,增强机器人空间推理、多视角理解和任务完成检测,并新增仪表读数能力。官方称其相关能力较 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 改善,仪表读数结合视觉推理、图像放大、点位标注与代码执行,可处理压力表、液位计等设施巡检场景。

    推荐理由:多视角任务完成判断与仪表读数案例,把具身推理的改进落到机器人重试决策和设施巡检这两个具体应用环节。