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- 具身 Sys1:从 Jev 式判断到零样本末端控制
从 Sys1 的能力期待与 Jev 相关工作出发,设计丰富上下文到类型化判断和 EEF 轨迹的模型,并以混合分类训练、仿真与非夕多目 RGB 真机测试构建最小验证。
83 min read zh - 让身体形成操作本能:高频控制、触觉与交互数据
从 locomotion 的状态对齐出发,构思以本体与力触反馈为核心的高频控制,讨论 Sys0 与上游的衔接,以及同构灵巧手和力触 UMI 数据。
6 min read zh - 闪念决策:长上下文中的快速具身判断
从丰富且不定长的输入、保留认知能力的动作输出,到 10–30 Hz 的决策目标,展开闪念决策的构想,并讨论 Jev、π0.7 与 VLA 的启发。
14 min read zh - 从观测到动作:操作空间的完整构想与最小子集
从完整操作空间到 bbox 最小子集,讨论多任务对比学习、合成动作数据与真实迁移,并整理 CLIP、RGB-D、3D 表示和关系动力学的相关工作。
36 min read zh - 把动作放回世界:具身操作的期待与问题空间
从操作泛化、操作安全与闪念决策三项期待出发,定义空间构建、交互决策与接触物理控制三个核心问题,并初步构思感知压缩、低频决策与高频身体本能的问题解空间。
25 min read zh - 既装得下,也学得会:问题空间如何决定 Scaling
从人的预期出发,讨论问题空间怎样同时保留开放的能力上限和可见的学习下限,以及数据与监督如何支撑 Scaling。
31 min read zh - 把大象装进合适的冰箱:为什么 Scaling 始于问题定义
关于目标定义、问题空间与有效监督的一则随想:扩大数据和模型之前,先要决定究竟希望它们学会什么。
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